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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 109 - 116 (8page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2021.31.2.109
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본 논문에서는 RGB 색상의 피부질환 영상으로부터 밝기와 색상 정보로 병변을 분할한 후 심층학습으로 질환을 판별하는 시스템을 개발한다. 여기서 밝기정보의 이용은 병변분할에서 색상정보만을 이용할 때 밝기 변화로 영상의 고유색상이 쉽게 변하는 제약을 해결하기 위함이다. 심층학습으로 병변을 분류하는 것은 복잡하고 비선형적인 속성을 가진 피부질환을 좀 더 정확하게 판별하기 위함이다. 영상의 밝기정보를 획득하기 위해 256단계의 픽셀 값을 가지는 Gray 모델을 이용하며, 색상정보는 영상 획득 시 밝기변화에 둔감한 HSV 모델에서 색조(Hue)와 채도(Saturation)를 동시에 이용한다. 질환판별을 위한 심층학습 모델로 합성곱신경망을 이용한다. 제안된 기법의 성능을 확인하기 위하여 94개(비흑색종 : 39, 흑색종 : 55개) 임의크기의 흑색종 DermQuest 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안방법은 정밀도, 재현율, F1-score, 그리고 정확도의 지표에서 우수한 성능이 있음을 알 수 있다. 또한 원 영상을 이용하는 방법에 비해 우수한 판별성능도 있음을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 밝기와 색상에 의한 병변의 분할
3. 심층학습에 의한 피부질환 판별
4. 시뮬레이션 및 결과고찰
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
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American Cancer Society, “What is melanoma skin cancer?,” Available: http://www.cancer.org/cancer/skincancer-melanoma/detailedguide/melanomaskin-cancer-what-is-melanoma,[ Accessed:Nov., 2020].
M. E. Celebi, N. Codella, and A. Halpern, “Dermoscopy Image Analysis: Overview and Future Directions,” IEEE J. Biomed. Health Inform., vol. 23, no. 2, pp. 474-478, Jan. 2019.
Khalid Eltayef, Yongmin Li, and Xiaohui Liu, “Detection of Melanoma Skin Cancer in Dermoscopy Images,” Journal of Physics: Conference Series 787 012034, Feb. 2017.
C. Salem, D. Azar, and S. Tokajian, “An Image Processing and Genetic Algorithm-based Approach for the Detection of Melanoma in Patients,” Methods Inf. Med. 2018, pp. 74-80, 2018.
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M. E. Celebi, N. Codella, and A. Halpern, “Dermoscopy Image Analysis: Overview and Future Directions,” IEEE J. Biomed. Health Inform., vol. 23, no. 2, pp. 474-478, Jan. 2019.
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