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초록

영어

The most effective method of diagnosing colorectal cancer is colonoscopy. colonoscopy is the process of finding protruding or cancerous polyps in a colon via inspection through an internal video of the colon taken with a small camera. The colonoscopy which is usually diagnosed by human visually, can be improved by adapting computer vision learning technology. In this study, classify the images in normal colon, adenomatous polyps, and adenocarcinoma to aid colonoscopy diagnosing. The use of convolutional neural network, one of the image classification techniques based on deep learning, is suggested as the way to classify the colonoscopy images. The convolutional neural network is constructed with 34 convolutional layers and 1 fully-connected layer. The result of this experiment showed a 94.39% accuracy over 410 tests.

한국어

대장암 검사의 가장 효과적인 진단 방법은 대장내시경 검사이다. 내시경 검사는 소형 카메라를 통하여 확인되는 대 장 내부 영상을 의료인의 육안으로 대장에 돌출한 용종 또는 암으로 성장할 것으로 예측되어지는 용종을 찾아내는 방법이다. 사람의 육안을 통하여 검사가 이루어지는 내시경 검사는 컴퓨터의 영상 학습 기술을 통하여 의료인에게 도움을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 내시경 검사를 보조하기 위하여 정상적인 대장, 선종성 용종, 그리고 선암 세 종류로 이루어진 영상 데이터를 분류한다. 제안하는 영상 분류 방법은 심층학습 기반의 영상 분류 기술 중 하나 인 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks) 방법을 통한 내시경 영상 분류 방법을 제안한다. 본 연구에 서 구성한 합성곱 신경망은 총 34개의 합성곱 계층(Convolution Layer)과 하나의 완전연결계층(Fully Connected Layer)을 이룬다. 실험 결과 총 410개의 테스트 데이터에 대해서 94.39%의 인식률을 보였다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 심층학습의 영상 분류
 3. 제안하는 합성곱 신경망
  3.1 구조
  3.2 합성곱 계층의 수
 4. 실험
  4.1 실험 데이터
  4.2 실험 평가
 5. 결론
 감사의 글
 참고문헌

키워드

저자

• 박현철 [ Hyun-Cheol Park | 가천대학교 IT융합공학과 ]
• 이은지 [ Eun-Ji Lee | 가천대학교 소프트웨어학과 ]
• 김윤재 [ Yoon-Jae Kim | 가천대길병원 소화기내과 ]
• 이상웅 [ Sang-Woong Lee | 가천대학교 소프트웨어학과 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국차세대컴퓨팅학회 논문지 [THE JOURNAL OF KOREAN INSTITUTE OF NEXT GENERATION COMPUTING]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1975-681X

• 수록기간

  2005~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 566 DDC 004