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유다영 (고려대학교 세종캠퍼스) 김나리 (고려대학교 세종캠퍼스) 최가영 (고려대학교 세종캠퍼스) 이태하 (고려대학교 세종캠퍼스) 이규도 (고려대학교 세종캠퍼스) 황한정 (고려대학교 세종캠퍼스)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
395 - 398 (4page)

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당뇨병 진단을 위한 요당검사는 주로 종이 기반 비색센서의 색 변화를 육안으로 관찰하는 정성적 판독에 의존하며, 미량의 글루코스가 함유된 경우 센서의 색변화 폭이 작아 판독에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 종이 기반 비색센서의 미세한 색 변화를 탐지하는 바이오센서 이미지 기반 요당 식별 딥러닝 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, pH와 글루코스 용액을 각각 농도별로 5종류씩 도핑한 종이 기반 비색센서를 촬영한 이미지 데이터를 이용하였다. 이미지 데이터에서 비색센서 부분만을 크롭(crop)하고 센서 부분을 제외한 나머지 배경은 제거하여 ResNet 모델의 입력으로 활용하였으며, 5겹 교차 검증(5-fold cross-validation) 기반의 분류를 수행하였다. 그 결과, pH와 글루코스 각각 5-클래스 평균 87.1 ± 14.1 %와 93.0 ± 10.9 %의 분류정확도를 확인함으로써 개발한 비색 바이오센서 이미지 기반 딥러닝 알고리즘의 요당 식별 가능성을 확인하였다.
#biosensor #glucose #artificial intelligence #image #classification #ResNet

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법
Ⅲ. 결론
참고문헌

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