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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.8
- 수록면
- 285 - 290 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2019.29.4.285
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정형외과 의사는 컴퓨터 단층 촬영(CT)을 활용해 골절 환자의 골절 범주를 식별하고 치료 방법을 결정한다. 골절이 발생하게 되면 다발성 골절인 경우가 많고 골절 범주가 많기 때문에, 의사가 골절을 정확히 분류하기 위해서는 높은 전문성과 많은 노력이 필요하다. 이 논문에서는 골절 범주 식별을 다중 부류 분류 문제로 정의하고, 골절의 범주를 식별하기 위해 딥러닝을 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 딥러닝 모델은 GoogleNet과 유사한 형태로 골절의 특징을 추출하고, 다층퍼셉트론으로 각 골절 범주의 점수를 계산해 분류를 한다. 그리고 출력 노드의 점수가 특정 임계값 내에 있는 최대 4개의 골절 부류를 선택한다. 하반신 골절 CT 데이터에 대한 제안 방법의 정밀도는 73.3%, 재현율은 86.9%였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 다발성 골절 분류 문제의 특성
4. CNN 기반의 다발성 골절 분류 방법
5. 실험
6. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
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Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton., “Imagenet classification with deep convolutional neural networks”, Advances in Neural Information Processing Systems, pp-1097-1105 2012.
Tsoumakas, Grigorios, and Ioannis Katakis, “Multi-Label Classification: An Overview”, International Journal of Data Warehousing and Mining, vol. 3, no. 3, pp.1-13, 2007
Szegedy, C., Liu, W., Jia, Y., Sermanet, P., Reed, S., Anguelov, D., and Rabinovich, A., “Going Deeper With Convolutions”, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp 1-9, 2015
Wang, J., Yang, Y., Mao, J., Huang, Z., Huang, C., and Xu, W., “Cnn- Rnn: A Unified Framework for Multi-Label Image Classification”, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp 2285-2294, 2016
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