• AI글쓰기 2.1 업데이트
PARTNER
검증된 파트너 제휴사 자료

딥 리전 네트: 합성곱 신경망을 사용한 피부 병변의 정밀한 분할 및 분류 (DeepLesionNet: Precise Segmentation and Classification of Skin Lesions via Convolutional Neural Networks)

12 페이지
기타파일
최초등록일 2025.04.17 최종저작일 2025.02
12P 미리보기
딥 리전 네트: 합성곱 신경망을 사용한 피부 병변의 정밀한 분할 및 분류
  • 미리보기

    서지정보

    · 발행기관 : 한국정보통신학회
    · 수록지 정보 : 한국정보통신학회논문지 / 29권 / 2호 / 149 ~ 160페이지
    · 저자명 : 루비나 악터 라베야, 샤흐 무하마드 임티야즈 우딘, 캄란 후신 차우두리, 최흥국, 김희철

    초록

    DeepLesionNet은 피부 병변을 자동으로 분할하고 분류하도록 설계된 고급 합성곱 신경망(CNN)입니다. 이 모델은 30,000개의 이미지와 해당 분할 마스크로 구성된 대규모 데이터셋을 활용하여 7가지 병변 유형을 커버하여 외관, 크기, 색상 및 질감의 다양성을 보장합니다. DeepLesionNet은 새로운 이중 작업 전략을 사용하여 병변 분할 및 분류를 동시에 관리하여 정확도를 높이고 계산 복잡성을 줄입니다. 모델의 정교한 특징 추출과 다중 스케일 학습 기능을 통해 병변 모양, 색상 분포 및 질감의 미묘한 패턴을 감지할 수 있어 정확한 진단에 매우 중요합니다. 광범위한 테스트를 통해 92.81%의 다이 계수와 96.18%의 분류 정확도를 입증했습니다. 이 고성능 프레임워크는 피부과 전문의가 보다 정확하고 시의적절한 진단 결정을 내릴 수 있도록 도와주며, 궁극적으로 수술 계획, 환자 관리 및 결과를 개선합니다. DeepLesionNet의 정밀한 병변 분석은 기존 방법에 비해 상당한 이점을 제공하여 흑색종 및 기타 피부 종양의 조기 발견을 개선하고 글로벌 생존율을 향상시킬 수 있습니다.

    영어초록

    DeepLesionNet is an advanced convolutional neural network (CNN) designed for automated skin lesion segmentation and categorization using dermoscopic pictures. Utilizing a large dataset of 30,000 images and corresponding segmentation masks, the model tackles seven different lesion types, ensuring diversity in appearance, size, color, and texture. By employing a novel dual-task strategy, DeepLesionNet simultaneously manages lesion segmentation and classification, enhancing accuracy and reducing computational complexity. The model’s sophisticated feature extraction and multi-scale learning capabilities allow it to detect subtle patterns in lesion morphology, color distribution, and texture, crucial for precise diagnosis. Extensive testing demonstrated a segmentation precision using a dice coefficient of 92.81% and a classification accuracy of 96.18%. This high-performance framework aids dermatologists in making more accurate and timely diagnostic decisions, ultimately improving surgical planning, patient management, and outcomes. DeepLesionNet’s precise lesion analysis offers a significant advantage over traditional methods, improving melanoma and other skin tumors' early detection, potentially improving survival rates worldwide.

    참고자료

    · 없음
  • 자주묻는질문의 답변을 확인해 주세요

    해피캠퍼스 FAQ 더보기

    꼭 알아주세요

    • 자료의 정보 및 내용의 진실성에 대하여 해피캠퍼스는 보증하지 않으며, 해당 정보 및 게시물 저작권과 기타 법적 책임은 자료 등록자에게 있습니다.
      자료 및 게시물 내용의 불법적 이용, 무단 전재∙배포는 금지되어 있습니다.
      저작권침해, 명예훼손 등 분쟁 요소 발견 시 고객센터의 저작권침해 신고센터를 이용해 주시기 바랍니다.
    • 해피캠퍼스는 구매자와 판매자 모두가 만족하는 서비스가 되도록 노력하고 있으며, 아래의 4가지 자료환불 조건을 꼭 확인해주시기 바랍니다.
      파일오류 중복자료 저작권 없음 설명과 실제 내용 불일치
      파일의 다운로드가 제대로 되지 않거나 파일형식에 맞는 프로그램으로 정상 작동하지 않는 경우 다른 자료와 70% 이상 내용이 일치하는 경우 (중복임을 확인할 수 있는 근거 필요함) 인터넷의 다른 사이트, 연구기관, 학교, 서적 등의 자료를 도용한 경우 자료의 설명과 실제 자료의 내용이 일치하지 않는 경우

“한국정보통신학회논문지”의 다른 논문도 확인해 보세요!

문서 초안을 생성해주는 EasyAI
안녕하세요 해피캠퍼스의 20년의 운영 노하우를 이용하여 당신만의 초안을 만들어주는 EasyAI 입니다.
저는 아래와 같이 작업을 도와드립니다.
- 주제만 입력하면 AI가 방대한 정보를 재가공하여, 최적의 목차와 내용을 자동으로 만들어 드립니다.
- 장문의 콘텐츠를 쉽고 빠르게 작성해 드립니다.
- 스토어에서 무료 이용권를 계정별로 1회 발급 받을 수 있습니다. 지금 바로 체험해 보세요!
이런 주제들을 입력해 보세요.
- 유아에게 적합한 문학작품의 기준과 특성
- 한국인의 가치관 중에서 정신적 가치관을 이루는 것들을 문화적 문법으로 정리하고, 현대한국사회에서 일어나는 사건과 사고를 비교하여 자신의 의견으로 기술하세요
- 작별인사 독후감
  • 전문가 요청 쿠폰 이벤트
  • 전문가요청 배너
해캠 AI 챗봇과 대화하기
챗봇으로 간편하게 상담해보세요.
2025년 12월 02일 화요일
AI 챗봇
안녕하세요. 해피캠퍼스 AI 챗봇입니다. 무엇이 궁금하신가요?
4:26 오후