2018년도 인터넷정보학회 춘계학술발표대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
스마트폰과 cellscope를 이용한 중이염 진단 시스템 |
| 영문제목(English Title) |
A diagnosis system of otitis media using a smartphone and cellscope |
| 저자(Author) |
문찬기
이건수
남윤영
Chanki Moon
Keonsoo Lee
Yunyoung Nam
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 19 NO. 01 PP. 0307 ~ 0308 (2018. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 논문은 아이폰 6s와 cellscope를 이용하여 고막 이미지를 획득하고 Tensorflow와 Weka의 분류 알고리즘을 이용하여 중이염을 진단하는 시스템을 제안한다. 고막 영상은 cellscope을 이용하여 수집되었으며 수집한 고막 이미지를 Tensorflow를 이용하여 구동한 Inception V3 모델에 학습시켰으며 GLCM(Gray-Level Co-Occurrence Matrix)의 특징 추출 방법을 이용하여 추출한 특징을 Weka의 J48 결정 트리 알고리즘에 적용하여 분류 결과를 얻었다. 그 결과 고막 이미지를 사용한 Inception V3의 경우 정상 고막에 대하여 99.12% 중이염 고막에 대하여 93.74%, 결정 트리의 경우 95.9595%의 평균 정확률을 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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