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학술대회자료
저자정보
이도형 (단국대학교) 조경진 (단국대학교) 김성재 (경상국립대학교) 오세종 (단국대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
677 - 680 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2024

안저사진 및 EMR 데이터 기반 멀티모달 녹내장 진단 모델
이도형 ,  김성재 ,  오세종 한국정보기술학회논문지 2024.06 학술저널

2023

녹내장 복합 데이터에 대한 멀티모달 머신러닝 예측 모델의 개발
이도형 ,  조경진 ,  김성재 외 1명 Proceedings of KIIT Conference 2023.11 학술대회자료

초록· 키워드

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녹내장은 시신경 손상 및 시야 상의 결손을 일으키는 질병으로, 심할 경우 실명까지 이어질 수 있으므로, 녹내장을 조기에 진단하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 녹내장 검사 장비로 측정한 EMR 데이터와 안저 사진(Fundus Image)을 사용하여 Early Fusion 방식을 기반으로 한 멀티모달 러닝 분류 모델을 제안한다. 분류모델을 위한 데이터셋은 경상국립대학교와 단국대학교 병원의 데이터셋을 사용하였다. CNN 모델을 사용해 추출한 이미지의 피처와 피처 엔지니어링을 통해 추출한 EMR 데이터의 피처들을 결합한 후, 앙상블 학습을 통해 결과를 도출하였다. 모델은 성능은 테스트 데이터 세트에서 단국대학교 데이터셋 기준으로는 약 1.22%, 경상대학교 데이터셋 기준으로는 약 0.55%의 정확도 향상을 보였다.
#glaucoma #complex data #multimodal learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터셋 및 전처리
Ⅲ. Early Fusion 방식의 멀티모달 러닝 모델
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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