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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
황석민 (계명대학교) 이시욱 (계명대학교) 이종하 (계명대학교)
저널정보
한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제21권 제4호
발행연도
2020.1
수록면
183 - 194 (12page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

다중 트레이닝 기법을 이용한 MASK R-CNN의 초음파 DDH 각도 측정 진단 시스템 연구
황석민 의학과 의용공학과 2021.01 학위논문

2020

다중 트레이닝 기법을 이용한 MASK R-CNN의 초음파 DDH 각도 측정 진단 시스템 연구
황석민 ,  이시욱 ,  이종하 융합신호처리학회 논문지 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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최근 영유아 성장기에 발생하는 고관절 이형성증(Developmental Dysplasia of Hip, DDH)의 숫자가 늘어나고 있다. DDH는 영유아 성장을 방해하고 다른 부작용도 많이 발생시키기 때문에 최대한 조기에 발견하여 치료해야 한다. 최근 들어 Convolutional Neural Networks (CNN) 및 개선된 Resnet50을 활용한 머신러닝 기법이 초음파 영상 분석에 많이 활용되고 있다. 연구 결과를 보면 컴퓨터 보조 이미지 분석이 의료현장에서 객관성과 생산성을 크게 향상시키고 있다. 본 연구의 결과는 정형외과에서의 난제인 초음파 영상을 통한 DDH 컴퓨터 보조 진단 알고리즘에도 충분히 활용될 수 있다는 것을 보여주고 있다. 본 논문에서는 CNN을 활용하여 DDH를 자동으로 측정하고 진단할 수 있는 컴퓨터 보조 진단 알고리즘을 제안하였다. DDH 측정을 위해 유아 고관절의 정상/비정상 판독을 위해 Acetabulum-Femoral head의 angle을 자동으로 계산하였으며 기존 영상을 딥 러닝 하여 진단을 자동으로 하는 알고리즘을 설계하였다. 실험 결과 의사와 비교하여 진단의 속도와 정확도가 향상된다는 것을 확인하였다.
#DDH #고관절 이형성증 #의료 영상 #EOS #인공지능 #CNN

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허진철 / 2019 / 지속적인 심장질환 모니터링을 위한 인체 삽입형 생체 센서의 무선전력전송 시스템 / 융합신호처리학회 논문지 20(2):111~117 dbpia D. P. Kingma / 2014 / Adam: A method for stochastic optimization google schola K. He / 2017 / Mask R-CNN / Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) :2961~2969 google schola A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classificationwith deep convolutional neural networks / NIPS google schola K. He / 2016 / Deep residual learning for image recognition / CVPR google schola

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