대장내시경 검사에서 용종 분할을 위한 데이터 전처리 방법 제시 = Presenting of Data Preprocessing Method for Segmentation of Polyp in Colonoscopy
저자
발행사항
광주 : 전남대학교 데이터사이언스대학원, 2024
학위논문사항
학위논문(석사)-- 전남대학교 데이터사이언스대학원 : 데이터사이언스학과 2024. 2
발행연도
2024
작성언어
한국어
주제어
DDC
005.7
발행국(도시)
광주
형태사항
53 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 강병전
UCI식별코드
I804:24010-000000070731
소장기관
Colorectal cancer (CRC) is the second most common cause of cancer death worldwide. Colorectal cancer can be prevented by detecting and removing polyps that can mutate into colorectal cancer in advance through colonoscopy. However, experts can miss polyps by 27% due to technical factors. Accordingly, Research on the segmentation of colorectal polyps has recently been actively conducted to aid in medical diagnosis. In colorectal polyp segmentation research generally, data augmentation and data structure are changed to improve performance as a way to improve performance. Although these approaches are making progress in improving performance, research focusing on data preprocessing is still lacking. Most studies briefly mention data preprocessing, making it difficult to utilize, and data preprocessing that is not suitable for data characteristics data harms the learning process. Therefore, in this paper, we emphasize the data preprocessing methods importance and propose a new data preprocessing methodology for colonoscopy datasets. As a result, the proposed methodology proved to be more effective than the existing data preprocessing methods, and this new approach can assist experts in accurately realizing the shape and size of polyps. In addition, It can be a useful methodology in the field of medical diagnosis based on image data.
더보기대장암은 전 세계적으로 두 번째로 많이 사망하지만, 대장내시경 검진을 통해 잠재적으로 대장암으로 변이될 수 있는 용종을 조기에 발견하고 제거함으로써 예방할 수 있다. 그러나 기술적 요인으로 인해 전문가들은 최대 27% 용종을 발견하지 못한다. 이를 해결하고자 최근 의료 진단을 보조할 수 있는 대장용종 분할 연구가 활발하게 진행되고 있다. 대장용종 분할 연구는 일반적으로 성능 향상을 위한 방법으로 데이터 증강 및 데이터 구조를 변경한다. 이러한 접근법은 성능 향상에 발전을 보이고 있지만, 데이터 전처리에 중점을 둔 연구는 여전히 부족하다. 대부분의 연구는 데이터 전처리에 대해 간략하게 언급되어 활용하는 데 어려움이 있으며 데이터 특성에 맞지 않는 데이터 전처리 기술은 학습 과정에 악영향을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 데이터 전처리 방법의 중요성에 중점을 두고 대장내시경 데이터의 특성을 고려한 새로운 방법론을 제안한다. 또한, 제안된 방법론이 기존의 데이터 전처리 방식보다 더 효과적인 것으로 입증되었으며, 이는 새로운 접근 방식으로 전문가가 용종의 크기와 모양을 정확히 결정하도록 도움을 줄 수 있다. 더 나아가 이는 영상 데이터에 의존하는 의료 진단 분야에서 유용한 방법론이 될 것이다.
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