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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
신민재 (단국대학교) 김대원 (단국대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
1,611 - 1,614 (4page)

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2023

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신민재 ,  김대원 전자공학회논문지 2023.02 학술저널
주파수 분석과 딥러닝 알고리즘을 이용한 백내장 안저영상 분류
신민재 컴퓨터학과 2023.01 학위논문

2021

주파수 도메인 특성과 인공지능 신경망을 이용한 백내장 분류
신민재 ,  김대원 대한전자공학회 학술대회 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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A disease in which the eyes become cloudy and a person cannot see clearly is called a cataract. To diagnose the cataract, a diagnosis by a specialist is required, but the criteria for diagnosing cataracts may be different for each doctor, so diagnosis results may also be different. Accordingly, there is a need to diagnose cataracts according to consistent criteria. In this paper, we conducted a study to diagnose cataracts using a computer. The fundus picture of the normal eye looks clear, but that of cataractal eye is a little cloudy. This means that there is a difference in frequency components for each of images. So we used these features to transform the fundus photo into the frequency domain pictures and used it as input data. Next, neural networks(NN) of various layers and parameters were defined, some networks called CNN included a convolutional layer. The classification neural networks and convolutional neural networks were trained during a long time of learning. As a result of this study, the highest average accuracy of the artificial intelligence NN was 93.34%.

목차

Abstract
I. Introduction
II. Related Works
Ⅲ. Cataract Classfication Using NN and CNN
Ⅳ. Experiment & Results
Ⅴ. Conclusion
Reference

참고문헌 (0)

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