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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
조성국 (고려대학교) 김형준 (고려대학교) 정원용 (고려대학교) 황인준 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제27권 제9호
발행연도
2021.9
수록면
440 - 445 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2021.27.9.440

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

지루성 두피염 진단을 위한 Faster R-CNN과 Atrous 컨볼루션 기반의 두피 각질 검출 기법
조성국 ,  김형준 ,  정원용 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2021.09 학술저널

2020

Faster R-CNN을 이용한 지루성 두피염 진단
조성국 ,  김형준 ,  이지은 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2020.12 학술대회자료

초록· 키워드

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지루성 두피염은 과도한 스트레스나 화학제품의 남용, 불균형한 영양 섭취 등 다양한 요인으로 인해 발생하는 질병이다. 두피염의 대표적인 증상은 두피의 각질과 통증이며, 증상이 심해지면 탈모가 발생할 수 있다. 이에 각질 검출을 통해 두피염을 초기에 진단할 수 있는 스마트폰 기반의 애플리케이션이 다수 개발되었다. 하지만, 대부분은 수치로 된 분석 결과만을 제공할 뿐, 그 수치에 관한 근거를 확인하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 지루성 두피염 진단을 위한 근거를 시각적으로 보여주기 위해 두피 영상에서 각질의 유무와 위치를 추출하는 기법을 제안한다. 이를 위해, 각질 검출에 Faster R-CNN (Faster Regions with Convolutional Neural Network) 모델을 사용하였으며, 모델의 성능을 더욱 향상하기 위해 Atrous 컨볼루션 연산을 적용하였다. 기존 컨볼루션과 Atrous 컨볼루션을 적용한 Faster R-CNN의 비교를 통해 우리가 제안하는 기법이 효과적으로 두피 각질을 검출할 수 있음을 보인다.
#지루성 두피염 #두피 관리 #Atrous 컨볼루션 #객체 검출 #seborrheic scalpitis #hair care #faster R-CNN #atrous convolution #object detection

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안한 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
J. P. Su, L. B. Chen, C. H. Hsu, W. C. Wang, C. C. Kuo, W. J. Chang, and D. H. Lee, "An intelligent scalp inspection and diagnosis system for caring hairy scalp health," 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 507-508, 2018. google schola L. Misery, N. Rahhali, A. Duhamel, and C. Taieb, "Epidemiology of dandruff scalp pruritus and associated symptoms," Acta Dermato Venereol., Vol. 93, No. 1, pp. 80-81, 2013. google schola H. B. Allen and P. J. Honig, "Scaling scalp diseases in children," Clin. Pediatrics, Vol. 22, No. 5, pp. 374-377, May 1983. google schola H. Kim, W. Kim, J. Rew, S. Rho, and E. Hwang, "Evaluation of hair and scalp condition based on microscopy image analysis," 2017 International Conference on Platform Technology and Service (PlatCon), pp. 13-15, 2017. google schola H. Zhou, F. Xie, Z. Jiang, J. Liu, S. Wang, and C. Zhu, "Multi-classification of skin diseases for dermoscopy images using deep learning," 2017 IEEE international conference on imaging systems and techniques (IST), pp. 1-5, 2017. google schola

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