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Session II : 멀티미디어 콘텐츠 및 영상처리
대장 질환 이미지 합성을 위한 CycleGAN 의 가능성 조사
Exploring the Potential of CycleGAN for Synthesizing Colorectal Diseases Images
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2022 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2022.05)바로가기
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- 페이지
- pp.146-149
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A412333
원문정보
초록
- 영어
- One of the main challenges of advancing medical imaging research is its data's privacy and sensitivity; sharing and distributing medical information is limited due to privacy concerns and the possible exploitation of personal information. Generative adversarial networks have impressive results in synthesizing new datasets from natural images and translating image to image. In the case of CycleGAN construct samples are done by translating the image from one domain to another. We present a study of the application of CycleGAN in medical imaging by converting standard images to images with a disease. Consequently, we test the generated dataset in a classification task and compare it with the original one. Results reveal that the synthesized samples could replace the original dataset
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
2.1. Vanilla Generative Adversarial Networks
2.2. CycleGAN
3. Methods
3.1. Dataset
3.2. Experiment Setup
4. Experiment Result
4.1. Classification Evaluation
5. Conclusions
Acknowledgment
키워드
Generative Adversarial Networks CycleGAN Medical imaging Image-to-image Translation.저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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