• 전체
  • 전자/전기
  • 통신
  • 컴퓨터
로그인 회원가입 About Us 이용안내
사이트맵
닫기

사이트맵

Loading..

Please wait....

홈 홈 > 연구문헌 >

Current Result Document : 25 / 270 이전건 이전건   다음건 다음건

한글제목(Korean Title) 이종 영상 데이터를 활용한 흉부 X-ray 코로나 바이러스 질병 탐지 모델
영문제목(English Title) An improved COVID-19 detection on chest X-ay using heterogeneous image datasets
저자(Author) 오주헌   한창희   이주천   웅티레트린   곽진태   Ju-Heon Oh   Chang-Hee Han   Ju-Cheon Lee      Trinh Thi Le Vuong   Jin-Tae Kwak  
원문수록처(Citation) VOL 48 NO. 02 PP. 1515 ~ 1517 (2021. 12)
한글내용
(Korean Abstract)		 2019년 12월부터 코로나 바이러스가 세계적으로 유행하면서 수많은 감염자가 발생하고 사망자 수 또한 급격히 증가해 왔다. 코로나 바이러스는 주로 RT-PCR을 이용해 진단하지만 이는 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 RT-PCR의 단점을 보완하기 위해 X-ray를 이용한 코로나 진단 딥러닝 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 Efficient-Net 구조에 기반을 두고 전이 학습을 통해 모델의 성능을 극대화하였다. 또한 제한된 코로나 데이터의 한계를 극복하기 위해 흉부 CT를 함께 활용하여 모델의 성능을 향상시킨다. 제안된 모델의 학습 및 평가를 위해 총 18,469장의 X-ray 이미지와 4,173장의 CT 이미지를 활용하였다. 실험 결과 제안하는 모델은 코로나 진단에서 95%의 정확도를 획득하였다. 이는 딥러닝 기반 질병 진단 모델을 코로나 바이러스의 진단에 활용할 수 있는 가능성을 보여준다.
영문내용
(English Abstract)
키워드(Keyword)
파일첨부 PDF 다운로드

목록