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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신민재 (단국대학교) 김대원 (단국대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제60권 제2호(통권 제543호)
발행연도
2023.2
수록면
67 - 78 (12page)
DOI
10.5573/ieie.2023.60.2.67

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

주파수 도메인 특성과 딥러닝을 이용한 백내장 분류
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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눈이 뿌옇게 흐려져 눈앞이 잘 보이지 않는 질병을 백내장이라고 한다. 백내장을 진단하기 위해서는 전문의의 판단이 요구되나, 백내장을 진단하는 기준은 각 의사마다 다를 수 있어 백내장 진단 결과가 다르게 나올 수 있다. 따라서 일관된 기준에 따라 백내장을 진단할 필요가 있다. 본 논문에서는 컴퓨터로 하여금 백내장을 진단하는 연구를 수행하였다. 정상 눈의 안저사진은 선명하게 보이지만 백내장에 걸린 눈의 안저사진은 약간 흐리게 보인다. 이는 각 사진마다 주파수 성분의 차이가 있음을 의미한다. 그래서 본 연구에서는 이러한 특성을 이용하여 안저사진을 주파수 영역의 사진으로 변환하여 입력 데이터로 사용하였다. 다음으로 이미지 분류에 사용되는 인공지능 기법인 합성곱 신경망을 사용하여 백내장 여부를 분류하였는데, 합성곱 신경망은 계층구조에 따라 성능의 차이를 보인다. 따라서 본 논문에서는 다양한 구조의 합성곱 신경망을 설계하여 성능을 측정하고 가장 양호한 결과가 나오는 모델을 택하여 결과물로 제시하였다. 본 연구내용은 안저사진을 푸리에 변환과 이산 코사인 변환 하는 과정을 포함하며 최종 연구 결과 분류 정확도로 95.83%를 보였다.
#Cataract #Fundus image #Frequency domain #Convolutional neural network #Deep learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Cataract Classification Using Frequency Domain Features and CNN
Ⅳ. Experiment and Results
Ⅴ. Comparison and Discussion
Ⅵ. Conclusion
REFERENCES

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
M. R. Hossain, S. Afroze, N. Siddique and M. M. Hoque, "Automatic Detection of Eye Cataract using Deep Convolution Neural Networks (DCNNs)," IEEE Region 10 Symposium (TENSYMP), pp. 1333-1338, Dhaka, Bangladesh, June 2020. google schola A. B. Jagadale, S. S. Sonavane and D. V. Jadav, "Computer Aided System For Early Detection Of Nuclear Cataract Using Circle Hough Transform," 3rd International Conference on Trends in Electronics and Informatics (ICOEI), pp. 1009-1012, Tirunelveli, India, google schola I. Jindal, P. Gupta and A. Goyal, "Cataract Detection using Digital Image Processing," Global Conference for Advancement in Technology (GCAT), pp. 1-4, Bangalore, India, October 2019. google schola Z. Qiao, Q. Zhang, Y. Dong and J. -J. Yang, "Application of SVM based on genetic algorithm in classification of cataract fundus images," IEEE International Conference on Imaging Systems and Techniques (IST), pp. 1-5, Beijing, China, October 2017. google schola J. Ran, K. Niu, Z. He, H. Zhang and H. Song, "Cataract Detection and Grading Based on Combination of Deep Convolutional Neural Network and Random Forests," International Conference on Network Infrastructure and Digital Content (IC-NIDC), pp. 155-159, Guiy google schola

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