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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정진교 (Keimyung University) 이명숙 (Keimyung University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제23권 제12호(통권 제177호)
발행연도
2018.12
수록면
131 - 136 (6page)

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This paper proposes a computer-aided diagnostic algorithm in a non-invasive way. Currently, clinical diagnosis of jaundice is performed through blood sampling. Unlike the old methods, the non-invasive method will enable parents to measure newborns’ jaundice by only using their mobile phones. The proposed algorithm enables high accuracy and quick diagnosis through machine learning. In here, we used the SVM model of machine learning that learned the feature extracted through image preprocessing and we used the international jaundice research data as the test data set. As a result of applying our developed algorithm, it took about 5 seconds to diagnose jaundice and it showed a 93.4% prediction accuracy. The software is real-time diagnosed and it minimizes the infant’s pain by non-invasive method and parents can easily and temporarily diagnose newborns’ jaundice. In the future, we aim to use the jaundice photograph of the newborn babies’ data as our test data set for more accurate results.
#Machine Learning #Jaundice #Computer-aided Diagnosis #Non-invasive

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related works
Ⅲ. Background
Ⅳ. System Algorithm
Ⅴ. Results
Ⅵ. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (13)

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[단행본] - Stoll BJ / 2004 / Nelson Textbook of Pediatrics / WB Saunders Co : 592 ~ 599 google schola [학술지(정기간행물)] - American Academy of Pediatrics / 2004 / Subcommittee on Hyperbilirubinemia Management of hyperbilirubinemia in the newborn infant 35 or more weeks of gestation / Pediatrics : 297 ~ 316 google schola [학술지(정기간행물)] - 이상락 / 2006 / 신생아황달 / Korean Journal of Pediatrics 49 (1) : 6 ~ 13 dbpia [단행본] - Hsahn / 2004 / Textbook of pediatrics / Daehan Printing & Publishing Co : 343 ~ google schola [단행본] - Maisels MJ / 1981 / Neonatology / JB Lippincott : 484 ~ google schola

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