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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.10
- 수록면
- 1,314 - 1,319 (6page)
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현재 우리 사회는 아동의 성장발달에 대한 관심이 증가한데 비해 대한성장의학회에서 사용되고 있는 TW3 기반의 최대신장예측 기법은 수동으로 이루어지고 있어 주관적이며, 진료에 있어 다소 많은 시간과 노력을 필요로 한다는 단점이 있다. 또한 현재 딥러닝, 특히 컨볼루션 신경망을 활용해 영상을 분류하는 기술은 인간의 눈보다 더 정확한 수준으로 다양한 분야에 활용되고 있으며 의료분야 또한 예외는 아니다. 따라서 성장 예측의 신뢰도를 높이고, 진단자의 편의성을 증대하기 위해 본 논문에서는 컨볼루션 신경망을 이용해 좌측 수골의 발달 수준을 예측하고 소아청소년의 최대신장예측에 활용되는 딥러닝을 이용한 TW3 알고리즘을 제안한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 컨볼루션 신경망 기반의 TW3 최대신장예측 시스템
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - 김영진 / 2016 / CNN을 활용한 영상 기반의 화재 감지 / 한국정보통신학회논문지 20 (9) : 1649 ~ 1656
[학술지(정기간행물)] - Han Moi Sim / 2017 / Analysis of an Axial T2 Weighted Brain MRI / 아시아태평양융합연구교류논문지 3 (1) : 45 ~ 55
[학술지(정기간행물)] - Z. Yan / 2016 / Multi-instance deep learning / IEEE Transactions on Medical Imaging 35 (5) : 1332 ~ 1343
[학술지(정기간행물)] - M. V. Grinsven / 2016 / Fast convolution neural network training using selective data sampling / IEEE Transactions on Medical Imaging 35 (5) : 1273 ~ 1284
[학술지(정기간행물)] - J. W. Kim / 2015 / Deep learning algorithms and applications / Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineer 33 (8) : 25 ~ 31
[학술지(정기간행물)] - Han Moi Sim / 2017 / Analysis of an Axial T2 Weighted Brain MRI / 아시아태평양융합연구교류논문지 3 (1) : 45 ~ 55
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