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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이재진 (한동대학교) 홍현지 (부산대학교) 염은섭 (부산대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2020년 학술대회
발행연도
2020.12
수록면
932 - 937 (6page)

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2021

Gated recurrent unit (GRU) 기반의 적혈구 침강속도 예측
이재진 ,  홍현지 ,  송재민 외 1명 한국가시화정보학회 학술발표대회 논문집 2021.11 학술대회자료
Gated recurrent unit (GRU) 신경망을 이용한 적혈구 침강속도 예측
이재진 ,  홍현지 ,  송재민 외 1명 한국가시화정보학회지 2021.04 학술저널

2020

적혈구 침강속도 예측을 위한 딥러닝 적용
이재진 ,  홍현지 ,  염은섭 대한기계학회 춘추학술대회 2020.12 학술대회자료

초록· 키워드

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Erythrocyte sedimentation rate (ESR) can indirectly measure the degree of inflammation of blood in the body. Conventional ESR analysis requires a relatively long measurement time about 1 hour. In this study, Deep Learning models are applied to reduce the measurement time of ESR considering that Artificial Intelligence(AI) has been developed unprecedentedly in every region. Through image processing methods, the sedimentation information of the blood samples is acquired in time series. For the prediction of ESR value based on Deep Learning, Mean Absolute Error(MAE) is used as the measurement for the comparison of each model. From the results, the ensemble of Wide and Deep Neural Network model shows the best fit. This model has a good performance of predicting ESR value in a stable way, with lowest MAE (0.0164) and standard error (0.0030) among other models. By applying Deep Learning, the measurement time of ESR diagnosis can be significantly reduced with less uncertainty.
#적혈구 응집도(RBC aggregation) #적혈구 침강 속도(ESR) #딥러닝(Deep learning) #지도학습(Supervised learning)

목차

Abstract
1. 서론
2. 실험장치 및 분석 방법
3. 결과 및 토의
참고문헌

참고문헌 (0)

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