Repository at Hanyang UniversityCOLLEGE OF COMPUTING[E](소프트웨어융합대학)COMPUTER SCIENCE(소프트웨어학부)Articles
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dc.contributor.author문영식-
dc.date.accessioned2019-05-23T00:31:34Z-
dc.date.available2019-05-23T00:31:34Z-
dc.date.issued2018-09-
dc.identifier.citation전자공학회논문지, v. 55, No. 9, Page. 83-91en_US
dc.identifier.issn2287-5026-
dc.identifier.urihttp://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE07536865-
dc.identifier.urihttps://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/105714-
dc.description.abstract최근 신경망이 활발히 연구되어 다양한 분야에 적용되고 있으며, 영상처리의 다양한 분야(초해상도 복원, 영상 분류, 영상 분할 등등)에서도 신경망을 도입하여 이전보다 나은 성과를 내고 있다. 본 논문에서는 의료영상에 깊은 신경망을 활용하여 세포핵 영역을 분할하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 네트워크 구조는 수용영역이 서로 다른 세 개의 네트워크를 병렬 처리하는 병렬 네트워크와 분류 네트워크로 이루어져 있다. 네트워크의 입력은 원본 영상을 전처리한 영상과 가이드 영상을 사용한다. 제안하는 방법은 풀링을 제거한 Deeplab-v1보다 mIOU가 4.61% 높고, 크기 영상에서 1.92배 빠르다.en_US
dc.language.isoko_KRen_US
dc.publisher대한전자공학회en_US
dc.subjectSemantic segmentationen_US
dc.subjectNucleien_US
dc.subjectMedical imageen_US
dc.subjectGuide imageen_US
dc.titleCNN과 가이드 영상을 이용한 세포핵 검출en_US
dc.title.alternativeNuclei Segmentation utilizing CNN and Guide imageen_US
dc.typeArticleen_US
dc.relation.no9-
dc.relation.volume55-
dc.identifier.doi10.5573/ieie.2018.55.9.83-
dc.relation.page83-91-
dc.relation.journal전자공학회논문지-
dc.contributor.googleauthor심재준-
dc.contributor.googleauthor정우진-
dc.contributor.googleauthor양현석-
dc.contributor.googleauthor한복규-
dc.contributor.googleauthor조용채-
dc.contributor.googleauthor문영식-
dc.relation.code2018019327-
dc.sector.campusE-
dc.sector.daehakCOLLEGE OF COMPUTING[E]-
dc.sector.departmentDIVISION OF COMPUTER SCIENCE-
dc.identifier.pidysmoon-
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