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초록·키워드
황달은 빌리루빈 수치 상승으로 인해 공막이나 피부가 황색으로 변하는 증상으로, 간담도 질환에서 중요한 임상적 지표로 사용된다. 빌리루빈 수치를 파악하기 위해서는 혈액을 채취하는 검사가 필수적이다. 검사를 위해 병원에 방문해야 하는 한계를 극복하기 위해 일반 카메라로 촬영한 공막 또는 피부의 색상을 이용한 비침습적 빌리루빈 추정 방법들이 연구되었다. 기존 방법은 패치와 눈을 촬영한 이미지를 CNN을 사용하여 빌리루빈 수치를 측정한다. 따로 흰자위 영역 분할을 진행하지 않고 빌리루빈 수치를 추정하기 때문에 개인차가 존재하는 피부와, 침착에 연관이 없는 눈동자의 정보까지 포함되는 한계가 있다. 본 연구에서는 눈과 패치를 촬영한 이미지에 U-Net으로 흰자위 영역을 분할해 피부와 눈동자를 제외했다. Gaussian Mixture Model(GMM)을 이용해 공막과 패치의 색상 특징 벡터를 추출하고, Multi-Layer Perceptron(MLP)로 빌리루빈 수치를 추정한다. 실험 결과, 제안한 방법은 AUC 0.92, 피어슨(Pearson) 상관계수 0.95의 성능을 보였다. 이를 통해 제안한 방법이 빌리루빈 수치 추정에 효과적임을 보여준다.
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인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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