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학술저널
저자정보
조명원 (경기대학교) 김남기 (경기대학교) 이병대 (경기대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제11호(JKIIT, Vol.17, No.11)
발행연도
2019.11
수록면
115 - 120 (6page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.11.115

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왼손 X-ray 영상을 이용한 골연령 측정에서 주로 사용하는 TW3(Tanner-Whitehouse 3)기법은 왼손에서 13개의 ROI(Region Of Interests)를 추출하고 각 ROI의 등급을 판정한다. 그런데 판독 시간이 상대적으로 길고 판단하는 사람에 따라 정확도가 달라지는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 딥러닝을 이용한 자동화 시스템이 개발되고 있는데 이 시스템의 판독 성능은 ROI 추출 정확도에 의해 크게 좌우된다. 그러나 왼손 X-ray 영상은 영상의 밝기(brightness)와 대비(contrast)에 따라 정확한 ROI 추출 성공률이 달라진다. 따라서 본 논문에서는 기계 학습을 통해 X-ray 영상의 밝기와 대비를 자동으로 조절하여 ROI를 정확히 추출할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 사용하면 골연령 측정 자동화 시스템에 부담이 없으면서도 ROI 추출 성공률이 29.5% 정도 더 높아짐을 실험을 통해 알 수 있었다.
#image preprocessing #deep learning #brightness #contrast #bone age

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. TW3 기반 골연령 자동 판독 시스템
Ⅲ. 자동 영상 전처리 기법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
References

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