안과 질병 진단을위한 DensNet121 기반 OCT 이미지 분류의 충돌 해결 기법

Q: 이 논문에서 정의한 충돌 해결 기법이란 무엇인가?

충돌 해결 기법은 단일 OCT 이미지 분류 결과가 서로 모순될 때, 인간 의사와 유사하게 다수의 OCT 이미지를 종합적으로 판단하여 최종 질병 진단을 내릴 수 있도록 설계된 2단계 심층 신경망 모델이다. 이는 DenseNet121 기반의 단일 이미지 분류와 DCNN 기반의 환자 진단 결정 모델로 구성된다.

Q: 다수의 OCT 이미지 분류 결과가 모순될 때, 어떤 방식으로 질병을 진단하는가?

연구 결과, 본 논문에서 제안하는 2단계 심층 기계학습 모델은 단일 OCT 이미지 분류의 모순을 해결하고 실제 의사의 진단과 유사하게 종합적인 판단을 내린다. Phase 1에서 DenseNet121로 개별 이미지 특징을 추출하고, Phase 2에서 DCNN이 27장의 이미지 데이터를 통합하여 최종 질병을 진단한다.

김지연; 한용섭; 이웅섭; 이성진; 김경훈; 강태신; 이영섭; 김진현

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저자정보: 김지연 (경상국립대학교) 한용섭 (창원경상국립대학교병원) 이웅섭 (경상국립대학교) 이성진 (경상국립대학교) 김경훈 (경북대학교) 강태신 (창원경상국립대학교병원) 이영섭 (경상국립대학교) 김진현 (경상국립대학교)

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

발행연도: 2021.6

수록면: 585 - 587 (3page)

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OCT(Optical Coherence Tomography)는 근적외선을 이용해서 망막의 단층을 촬영하여, 망막의 구조를 시각화 하는 의료영상 기기이다. 이 이미지는 망막 질병을 진단하는데 중요한 근거로 사용된다. 최근까지 단일 OCT 이미지에 기반을 둔 안과 질환 진단에 ... 전체 초록 보기

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