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학술저널
저자정보
박천호 (Soongsil University) 김민관 (Soongsil University) 이승준 (Soongsil University) 최정일 (Soongsil University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제28권 제12호(통권 제237호)
발행연도
2023.12
수록면
167 - 174 (8page)

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본 연구는 합성곱 신경망 모델에서 이미지 데이터 증강을 통하여 대장암 진단 모델의 정확도를 개선하고자 하였다. 이미지 데이터 증강은 기초 이미지 조작 방법을 이용하여 뒤집기, 회전, 이동, 밀림, 주밍을 사용하였다. 본 연구에서는 실험설계를 위해 보유하고 있는 5000개의 이미지 데이터에 대해 훈련 데이터와 평가 데이터로 각각 4000개와 1000개로 나누었으며, 훈련 데이터 4000개에 대해 이미지 데이터 증강 기법으로 4000개와 8000개의 이미지를 추가하여 모델을 학습시켰다. 평가 결과는 훈련 데이터 4000개, 8000개, 12000개에 대한 분류 정확도가 각각 85.1%, 87.0%, 90.2%로 나왔으며 이미지 데이터 증강에 따른 개선 효과를 확인하였다.
#Convolutional Neural Network #Colorectal Cancer #Image Data Augmentation #Accuracy #Basic Image Manipulation #합성곱 신경망 #대장암 #이미지 데이터 증강 #정확도 #기초 이미지 조작

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Related Works
III. The Proposed Scheme
IV. Experiment and Results
V. Conclusions
REFERENCES

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