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조윤상 (건양대학교) 강태훈 (건양대학교) 한주혁 (건양대학교) 조용석 (건양대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2024.11
수록면
1,329 - 1,333 (5page)

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In this paper, we propose a deep learning algorithm for BPPV horizontal nystagmus classification. Among the four deep learning architectures used in this study, the ResU-Net model demonstrated the best performance at accuracy, precision, specificity and F1-score. DenseNet model demonstrated the best performance at sensitivity and Roc-curve. conclusively, this study demonstrates that our proposed model outperforms existing models in the classification of horizontal nystagmus. These findings offer the way for improved diagnostic accuracy and efficiency in the medical field.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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