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| 한글제목(Korean Title) |
안진 검출 자동화를 위한 시계열 심층 신경망 모델 |
| 영문제목(English Title) |
Nystagmus Classification using Deep Recurrent Neural Network |
| 저자(Author) |
최유라
김병휘
김재명
김준태
이승한
최종현
Yura Choi
Byeonghwi Kim
Jaemyeong Kim
Juntae Kim
Seunghan Lee
Jonghyun Choi
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 1475 ~ 1477 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
Benign Paroxysmal Positional Vertigo (BPPV)는 반고리관에 들어간 이석 부스러기로 인해 생기는 질환으로, 어지러움증을 유발하며 이는 안진을 동반한다. 이 BPPV를 진단하기 위해서는 환자의 안구 움직임을 관찰해야 하는데, 이는 고진동성과 비주기성 등의 특징으로 인해 신경과 전문 인력이 아니면 진단이 어렵다. 즉, 환자가 늘어날수록 전문 인력이 크게 부족해진다는 문제가 있다. 진단의 수월성을 위해, 본 논문에서는 환자의 안구 영상으로부터 안진의 발생 유무를 자동으로 파악할 수 있는 방법을 제안한다. 구체적으로는 안진 발생을 파악하기 위해 딥러닝을 기반으로 동공의 중심 위치를 파악하고 그 중심 위치 움직임의 패턴을 뉴럴 네트워크를 이용하여 파악한다. 본 논문은 딥러닝 기반과 비딥러닝 기반 방식의 결과를 비교하여 딥러닝 기반 방법이 보다 효과적인 결과를 보여주는 것을 확인한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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