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저자정보
최성빈 (전자부품연구원) 선우명훈 (아주대학교) 김진홍 (아주대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제55권 제11호(통권 제492호)
발행연도
2018.11
수록면
48 - 54 (7page)
DOI
10.5573/ieie.2018.55.11.48

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황달은 Total bilirubin (T-bil) 수치의 증가로 눈의 흰자위나 피부, 점막 등이 노랗게 착색되는 병을 말한다. 황달 진행을 확인하기 위해서는 수시로 병원을 방문하여 채혈을 통해 총 빌리루빈 수치를 측정해야 하는 불편함이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 모바일 기기를 이용한 이미지 기반 황달 진단 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 모바일 기기로 촬영하여 획득한 환자 이미지에 Otsu 방법을 적용해 공막 영역을 추출하고, 화이트밸런스와 공막 영역에 포함된 조명의 빛 반사영역을 제거하는 전처리를 수행한다. 이후, HSV (Hue, Saturation, Value) 색 모델 기반의 경량화 된 영상처리 알고리즘을 적용하여 개인 황달 진행 정도를 나타내는 이미지의 특징 값을 획득한다. 황달 환자의 이미지 히스토리에 제안하는 방법을 적용한 결과, 총 빌리루빈 수치와 이미지 특징 값 간의 증감 추이의 일치를 확인 할 수 있어 황달 환자의 진단에 도움을 줄 수 있다.
#Mobile health #Jaundice diagnosis #Total bilirubin #Smart device #Health care application

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
E. B. Mazomenos, D. Biswas, A. Acharyya, et al., ‘‘A low-complexity ECG feature extraction algorithm for mobile healthcare applications,’’ in Proc. IEEE J. Biomed. Health Inf., vol. 17, no. 2, pp. 459?469, Mar. 2013. D. Li, H. W. Park, M. I. Ishag, E. Batbaatar and K. H. Ryu, “Design and Partial Implementation of Health Care System for Disease Detection and Behavior Analysis by Using DM Techniques,” in Proc. IEEE 14th Int. Conf. Dependable, Autonomic and Secure Computing, Pervasive Intelligence and Computing, 2nd Intl Conf on Big Data Intelligence and Computing and Cyber Science and Technology Congress, pp. 781-786, New Zealand, Aug. 2016. E. Y. Jung, J. Kim, K. Y. Chung, et al. “Mobile healthcare application with EMR interoperability for diabetes patients,” Cluster Computing, vol. 17, no. 3, pp. 871-880, Sep. 2014. L. de Greef, M. Goel, M. J. Seo, et al., “Bilicam: using mobile phones to monitor newborn jaundice,” in Proc. 2014 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing, pp. 331-342, Sep. 2014. C. D. Buergelt and F. D. Piero, “Diseases of the Eye and Ear,” John Wiley & Sons Inc., pp. 451-470, Nov. 2013.

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