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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임진혁 (Dankook University) 김대원 (Dankook University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제27권 제9호(통권 제222호)
발행연도
2022.9
수록면
1 - 12 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2022

딥러닝과 의미론적 분할 기법을 이용한 각막궤양 영역 검출
임진혁 ,  김대원 한국컴퓨터정보학회논문지 2022.09 학술저널

2019

영상처리 및 딥러닝 의미론적 분할 방법을 이용한 각막궤양 영역 검출
임진혁 컴퓨터학과 2019.01 학위논문

초록· 키워드

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안과 환자의 질병을 판단하기 위해서는 특수 촬영 장비를 통해 찍은 안구영상을 이용한 안과의사의 주관적 판단의 개입이 전통적으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 안과 의료진이 질병을 판단할 때 보조적 도움이 될 수 있도록 객관적 진단결과를 제시해주는 각막궤양 의미론적 분할방법에 대하여 제안하였다. 이를 위해 DeepLab 모델을 활용하였고 그 중 Backbone network으로 Xception과 ResNet 네트워크를 이용하였다. 실험결과를 나타내기 위한 평가지표로 다이스 유사계수와 IoU 값을 이용하였고 ResNet101 네트워크를 사용하였을 때 ‘crop & resized’ 이미지에 대해 최대 평균 정확도 93%의 다이스 유사계수 값을 보였다. 본 연구는 객체 검출을 위한 의미론적 분할모델 또한 안구의 각막궤양 부분과 같은 불규칙하고 특이한 모양을 추출하고 분류하는데 뛰어난 결과를 도출할 수 있는 성능을 보유하고 있음을 보여주었다. 향후 학습용 Dataset을 양적으로 보강하여 실험결과의 정확도를 제고할 수 있도록 하고 실제 의료진단 환경에서 구현되어 사용되어 질 수 있도록 할 계획이다.
#Semantic Segmentation #Corneal Ulcer #DeepLab #Xception #ResNet #Dice Similarity Coefficient (DSC) #IoU #의미론적 분할 #각막궤양 #딥랩

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Works
Ⅲ. Corneal Ulcer Region Detection
Ⅳ. Experiment and Results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES

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