Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 ICT명품인재양성사업(IITP-2023-2020-0-01821), 4단계 BK21 사업과 인공지능 혁신 허브 연구 개발(No.2021-0-02068)의 지원을 받아 수행된 연구임.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.05a
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- Pages.574-575
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Study on Brain Tumor Diagnosis and Classification using CNN Model: BTX
Brain Tumor X(BTX): CNN 모델을 활용한 뇌종양 진단 및 분류에 관한 연구
- Honggu Kang (Dept. of Superintelligence, Sungkyunkwan University) ;
- Huigyu Yang (Dept. of Superintelligence, Sungkyunkwan University) ;
- Duc-Tai Le (College of Computing and Informatics, Sungkyunkwan University) ;
- Hyunseung Choo (Dept. of Superintelligence, Sungkyunkwan University)
- Published : 2023.05.18
Abstract
뇌종양은 인체에 발생하는 여러 종양 중 세 번째로 많이 나타난다. 뇌종양 환자 수는 지속해서 증가하고 있으며, 별도의 예방법이 존재하지 않아 빠른 진단 및 종양 종류에 따른 치료가 매우 중요하다. 현재 뇌종양 진료는 전문의가 전용 소프트웨어로 뇌 Magnetic Resonance Imaging(MRI) 이미지를 확대, 축소하여 자세히 살펴보면서 종양의 크기, 위치, 양성/악성 여부 등을 판단한다. 이 방식은 의사의 숙련도에 따라 진료 시간과 판독의 차이가 크고 오진 가능성이 있다. 본 논문은 뇌종양 종류별 MRI 이미지가 학습된 CNN 모델을 사용한 의사의 뇌종양 진단 시간 단축, 진단 정확도 향상을 통해 환자 치료의 효율성을 높이는 방안으로 Brain Tumor X를 제안한다.
Keywords