OLI(Optic Latus Inference): 복수의 망막 SD-OCT 영상을 이용한 망막 질병 추론 기법

Q: 이 논문에서 정의한 OLI란 무엇인가?

OLI는 복수의 망막 SD-OCT 영상을 입력으로 사용하여 안구의 질병을 높은 정확도로 분류해낼 수 있는 추론 기법이다. 이는 사전 학습된 모델로 개별 SD-OCT 영상의 특징 맵을 추출하고, 새로운 합성곱 레이어에 이 특징 맵을 입력하여 신경망을 학습시킨 후 질병을 분류하는 방식으로 작동한다.

Q: OLI 기법이 기존 단일 영상 기반 분류 방식보다 우수한 성능을 보이는 핵심 원리는 무엇인가?

연구 결과, OLI는 다수의 SD-OCT 영상 특징 맵에 합성곱을 적용하여 분류에 필요한 특징을 기존의 확률 평균 방식보다 민감하게 포착한다. 특히 Drusen/Normal 분류와 같이 일부 영상만 병증 특징을 가질 때, OLI는 병증 특징을 더 효과적으로 인식하여 기존 방법의 한계를 극복하고 분류 정확도를 크게 향상시키는 것으로 나타났다.

기대성; 하상일; 전동환; 이영섭; 한용섭; 강태신; 김경훈; 김진현; 이웅섭; 이성진

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저자정보: 기대성 (경상국립대학교) 하상일 (경상국립대학교) 전동환 (경상국립대학교) 이영섭 (경상국립대학교) 한용섭 (창원경상국립대학교병원) 강태신 (창원경상국립대학교병원) 김경훈 (경북대학교) 김진현 (경상국립대학교) 이웅섭 (경상국립대학교) 이성진 (경상국립대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.6

수록면: 630 - 632 (3page)

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딥러닝 기법 중 하나인 CNN은 컴퓨터 비전 분야에서 뛰어난 성능을 보여 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 안과학 분야에서는 CNN을 이용하여 단일 망막 SD-OCT 영상의 질병 분류를 위한 많은 연구들이 진행되었다. 그러나 실제 망막 질병 진단은 동일한 안구내에서 서로 다른 위치를 촬영한 복수의 SD-OCT 영상을 종합적으로 고려하여 이루어진다. 본 ... 전체 초록 보기

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