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권순우 (한국원자력의학원) 장원일 (한국원자력의학원) 김미숙 (한국원자력의학원) 성기문 (한국원자력의학원) 이양희 (한국원자력의학원) 윤효진 (한국원자력의학원) 양수산 (한국원자력의학원) 이영현 (순천향대학교) 심형진 (서울대학교)
저널정보
한국원자력학회 Nuclear Engineering and Technology Nuclear Engineering and Technology Vol.56 No.8
발행연도
2024.8
수록면
3,123 - 3,128 (6page)
DOI
10.1016/j.net.2024.03.011

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The dicentric chromosome assay is a gold standard method to estimate radiation exposure by calculating the ratio of dicentric chromosomes existing in cells. The objective of this study was to propose an automatic dicentric chromosome discrimination method based on deep convolutional neural networks using radiation exposure patient data. From 45 patients with radiation exposure, conventional Giemsa-stained images of 116,258 normal and 2800 dicentric chromosomes were confirmed. ImageNet was used to pre-train VGG19, which was modified and fine-tuned. The proposed modified VGG19 demonstrated dicentric chromosome discrimination performance, with a true positive rate of 0.927, a true negative rate of 0.997, a positive predictive value of 0.882, a negative predictive value of 0.998, and an area under the receiver operating characteristic curve of 0.997.

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