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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 2,449 - 2,452 (4page)
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In recent years, nailfold capillaries have been recognized as a crucial indicator for detecting ear-ly signs of various diseases due to their easy accessibility. Consequently, there have been continuous efforts to diagnose diseases by analyzing the morphology and blood flow within nailfold capillaries.
However, the task of observing capillaries clea-rly under a microscope is not without its challen-ges. The complex morphology and arrangement of the capillaries often make it a daunting task. Trad-itional methods, which rely on manual effort from medical experts, can be time-consuming and labor-intensive.
To address these issues, we propose a method to automatically segment nailfold capillaries using a UNet-based deep learning model. To enhance semantic segmentation performance, we also applied homographic adaptation. This study aims to improve the accuracy and efficiency of nailfold capillary segmentation, thereby facilitating more effective blood flow detection and white blood cell analysis within these capillaries in future studies.
However, the task of observing capillaries clea-rly under a microscope is not without its challen-ges. The complex morphology and arrangement of the capillaries often make it a daunting task. Trad-itional methods, which rely on manual effort from medical experts, can be time-consuming and labor-intensive.
To address these issues, we propose a method to automatically segment nailfold capillaries using a UNet-based deep learning model. To enhance semantic segmentation performance, we also applied homographic adaptation. This study aims to improve the accuracy and efficiency of nailfold capillary segmentation, thereby facilitating more effective blood flow detection and white blood cell analysis within these capillaries in future studies.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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