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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 127 - 137 (11page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2020.18.3.127
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뼈 나이는 성장기 아동의 발육 상태를 예견하는 객관적인 지표로 널리 사용되고 있다. 하지만 기존의 뼈 나이 진단은 영상의학과 전문의가 수작업으로 진단하기 때문에 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 뼈 나이 진단 자동화를 위한 대비 강화 및 슈퍼픽셀 기반의 심층 특징 퓨전 기법을 제시하고자 한다. 핵심 아이디어는 X선 영상에서 뼈 나이에 대한 정보를 담고 있는 영역은 한정적이며, 대비가 낮은 X선 영상에서 추출된 특징은 최종 뼈 나이 진단 성능의 저하를 가져올 수 있다는 것이다. 이러한 아이디어를 딥러닝 프레임워크에 반영하기 위해, 제안한 심층 학습 모델은 두 종류의 심층 합성곱 신경망으로 구성된 두 개의 스트림을 형성한다. 실험 결과를 통해서 제안한 대비 강화 및 슈퍼픽셀 기반 심층 특징 퓨전 기법이 기존의 전이 학습 기반의 심층 학습 기법에 비해 약 9.7개월에서 약 8개월 수준까지 뼈 나이의 정확도를 높일 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 대비 강화 슈퍼픽셀 기반 심층 특징 퓨전 기법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
이기형 / 2003 / 소아의 성장평가 및 성장장애의 진단 / Clinical and Experimental Pediatrics 46(12):1171~1177
K. M. Yeon / 1996 / Standard bone-age of infant and children in korea / Journal of the Korean Radiological Society 34(2):269~276
W. W. Greulich / 1959 / Radiographic atlas of skeletal development of the hand and wrist / Stanford University Press
D. G. Lowe / 2004 / Distinct image features from scale-invariant key points / International Journal of Computer Vision 60(2):91~110
Z. Guo / 2010 / A completed modeling of local binary pattern operator for texture classification / IEEE Transactions on Image Processing 19(6):1657~1663
K. M. Yeon / 1996 / Standard bone-age of infant and children in korea / Journal of the Korean Radiological Society 34(2):269~276
W. W. Greulich / 1959 / Radiographic atlas of skeletal development of the hand and wrist / Stanford University Press
D. G. Lowe / 2004 / Distinct image features from scale-invariant key points / International Journal of Computer Vision 60(2):91~110
Z. Guo / 2010 / A completed modeling of local binary pattern operator for texture classification / IEEE Transactions on Image Processing 19(6):1657~1663
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