KSC 2020
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| 한글제목(Korean Title) |
Faster R-CNN을 이용한 지루성 두피염 진단 |
| 영문제목(English Title) |
Diagnosing seborrhea capitis using Faster R-CNN |
| 저자(Author) |
조성국
김형준
이지은
황인준
Seongkuk Cho
Hyungjoon Kim
Jieun Lee
Eenjun Hwang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 02 PP. 0451 ~ 0453 (2020. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
지루성 두피염은 스트레스나 화학성 제품의 남용, 불균형한 영양 섭취 등 다양한 요인으로 인해 발생하는 질병이다. 두피염으로 발생한 각질은 가려움증을 유발하며, 증상 악화는 탈모를 초래할 수 있다. 이런 두피염을 진단하기 위한 스마트폰 애플리케이션이 개발되고 있으나, 대부분 사용자가 두피 각질에 관련된 지식을 갖고 있어야 사용할 수 있다는 단점이 있다. 만약 두피 영상 내에서 각질의 유무와 영역, 개수 등을 검출하고 이를 기반으로 두피의 상태를 쉽게 파악할 수 있다면, 전문 기관 내원 등에 따르는 시간과 비용을 절약할 수 있다. 이에 본 논문에서는 Faster R-CNN을 사용하여 고배율 현미경 카메라로 촬영된 두피 영상에서 각질의 위치와 크기를 추출하는 기법을 제안하고, 최적의 성능을 위해 다양한 CNN 모듈을 평가하였다. 실험결과, Inception-ResNet-v2 기반 모델이 가장 우수한 성능을 보였으며, 96.8%의 평균 정확도를 보였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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