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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정영훈 (단국대학교) 조경진 (단국대학교) 김대원 (단국대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제56권 제11호(통권 제504호)
발행연도
2019.11
수록면
61 - 73 (13page)
DOI
10.5573/ieie.2019.56.11.61

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

마스크 R-CNN과 랜덤 포레스트 방법을 이용한 당뇨병성 망막병증 분류
정영훈 ,  김대원 한국컴퓨터정보학회논문지 2022.12 학술저널

2020

Faster R-CNN 기법을 이용한 당뇨병성 망막병증 특징 검출과 상태 진단 시스템
정영훈 컴퓨터학과 2020.01 학위논문

2019

CNN 기반 당뇨병성 망막병증 특징 추출 및 심각도 등급 분류
정영훈 ,  조경진 ,  김대원 전자공학회논문지 2019.11 학술저널

초록· 키워드

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비증식성 당뇨성 망막 병증은 당뇨병 환자의 대표적인 합병증으로서 시력저하와 실명을 일으키는 주요한 원인 중 하나로 알려져 있다. 당뇨성 망막 병증을 자동으로 탐지하는 연구는 지속적으로 이루어지고 있으나, 여기에 추가적으로 심각도의 등급을 자동으로 분류하는 시스템에 대한 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 논문에서는 당뇨성 망막 병증의 병리적 특징인 미세혈관류, 망막 출혈과 경성 삼출물을 검출하기 위해 Faster R-CNN 기술을 적용하여 해당 병리 증상에 대해 자동으로 검출하는 시스템을 제안하였다. 검출된 특징에 대해 히스토그램 평활화 등의 전처리 과정을 수행하였고, 이 데이터를 이용해 랜덤포레스트 분류기를 학습하고 테스트함으로써 병리증상의 특징을 기반으로 한 심각도 등급을 자동 분류하는 시스템을 고안하였다. 이를 통해 검사자의 주관적 해석 개입을 방지하고 객관적 자료와 지표를 이용하여 구체적으로 판단할 수 있도록 하고 의료 영상 분석 분야 업무의 효율성을 높일 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용해 테스트 안저 영상 103장에 대하여 등급 별 분류 실험을 한 결과 98%의 정확도를 보이는 분류 시스템을 구현할 수 있었고, 이는 향 후 다수의 의미 있는 데이터가 수집된다면 더 높은 완성도를 보일 수 있을 것으로 예상된다.
#비증식성 당뇨병성 망막병증 #Faster R-CNN #Random Forest #Classification #의료 영상처리

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. Faster R-CNN과 랜덤포레스트를 이용한 당뇨병성 망막 병증 진단
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
최창욱 / 2014 / 당뇨망막병증에서 유리체강내 베바시주맙 주사 후 망막미세혈관류의 변화 / 대한안과학회지 55(10):1481~1486 google schola Y. Park / 2009 / Management of the patient with diabetesmellitus and macro- and microvascular complications / Journal of Korean Med Assoc 48(8):721~734 google schola R. E. Smith / 1990 / Diabetes 2000-Closing the gap(editorial) / Ophthalmology 97(2):153~154 google schola 송지훈 / 2014 / 당뇨망막병증의 예방적 관리와 치료 / 대한의사협회지 57(6):525~534 Crossref The Early Treatment Diabetic Retinopathy Study Research Group / 1991 / ETDRS report No. 12: Fundus photographic risk factors for progression of diabetic retinopathy / Ophthalmology 98(3):823~833 google schola

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