KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
안과 질병 진단을 위한 DensNet121 기반 OCT 이미지 분류의 충돌 해결 기법 |
| 영문제목(English Title) |
A Conflict Resolution Technique of DenseNet121-based OCT Image Classifications for Ophthalmic Disease Diagnosis |
| 저자(Author) |
김지연
한용섭
이웅섭
이성진
김경훈
강태신
이영섭
김진현
Jiyeon Kim
Yongseop Han
wongsup Lee
Seongjin Lee
Kyong Hoon Kim
Taeseen Kang
Yeongseop Lee
Jinhyun Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0585 ~ 0587 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
OCT(Optical Coherence Tomography)는 근적외선을 이용해서 망막의 단층을 촬영하여, 망막의 구조를 시각화하는 의료 영상 기기이다. 이 이미지는 망막 질병을 진단하는데 중요한 근거로 사용된다. 최근까지 단일 OCT 이미지에 기반을 둔 안과 질환 진단에 관한 많은 연구가 있었다. 본 연구는 한 환자의 동일한 안구에서 촬영한 다수의 OCT 이미지의 분류가 서로 모순되는 경우에 대해, 이 이미지들에 대해 인간 의사와 동일한 종합적 판단이 가능한 DNN(Deep Neural Network) 모델을 제시하고 그 결과를 평가한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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