불안정형 염색체 이상 탐지를 위한 딥러닝 기반 알고리즘

Q: 이 논문에서 정의한 불안정형 염색체 이상이란 무엇인가?

방사선 노출 등으로 인하여 염색체의 일부가 떨어져 나가거나 서로 다른 염색체와 결합하는 현상을 의미한다. 대표적인 형태로는 이동원체성 염색체와 링 염색체가 있으며, 이는 생물학적 선량평가를 통해 노출된 방사선량을 추정하는 핵심 지표로 활용된다.

Q: YOLOv5 기반 딥러닝 알고리즘이 불안정형 염색체 이상 탐지에 미치는 영향은 무엇인가?

연구 결과, 개별 검출 모델과 이상 검출 모델을 조합한 알고리즘은 높은 정밀도와 재현율을 기록하며 효과적인 탐지 성능을 보였다. 따라서 수작업 중심의 분석 공정을 자동화함으로써 생물학적 선량평가의 시간과 비용을 절감하고 분석 효율성을 크게 높일 수 있다.

한중훈; 강승영; 장승현; 이인경; 주해미; 양세정

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 한중훈 (연세대학교) 강승영 (연세대학교) 장승현 (연세대학교) 이인경 (한국수력원자력) 주해미 (한국수력원자력) 양세정 (연세대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.6

수록면: 1,221 - 1,223 (3page)

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The exposure radiation dose can be detected through a physical dose instrument, but it is difficult to use in an actual work environment since it must be carried at all times. To solve this problem, biological dose evaluation using the ratio of abnormal chromosomes detected through chromosomal aberration analysis is utilized. However, chromosomal aberration analysis is a manual method performed by experts, which is time consuming and expensive. Therefore, in this study, we present a ... 전체 초록 보기

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