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기계학습 기반의 공막 색을 통한 황달 컴퓨터 보조진단 알고리즘
정진교(Jin-Gyo Jeong),이명숙(Myung-Suk Lee) 한국컴퓨터정보학회 2018 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.23 No.12
This paper proposes a computer-aided diagnostic algorithm in a non-invasive way. Currently, clinical diagnosis of jaundice is performed through blood sampling. Unlike the old methods, the non-invasive method will enable parents to measure newborns’ jaundice by only using their mobile phones. The proposed algorithm enables high accuracy and quick diagnosis through machine learning. In here, we used the SVM model of machine learning that learned the feature extracted through image preprocessing and we used the international jaundice research data as the test data set. As a result of applying our developed algorithm, it took about 5 seconds to diagnose jaundice and it showed a 93.4% prediction accuracy. The software is real-time diagnosed and it minimizes the infant’s pain by non-invasive method and parents can easily and temporarily diagnose newborns’ jaundice. In the future, we aim to use the jaundice photograph of the newborn babies’ data as our test data set for more accurate results.
Residual Multi-dilated convolution U-Net을 이용한 다중 심장 영역 분할 알고리즘 연구
임상헌 ( Sang-heon Lim ),최한승 ( H. S. Choi ),배희진 ( S. K. Jung ),정서경 ( J. K. Jung ),정진교 ( Myung-suk Lee ),이명숙 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
본 연구에서는 딥 러닝을 이용하여 완전 자동화된 다중 클래스 전체 심장 분할 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 recurrent convolutional block과 residual multi-dilated block을 삽입하여 기존 U-Net을 개선한 인공신경망 모델을 사용하였다. 평가는 자동화 분석 결과와 수동 평가를 비교하였다. 그 결과 96.88%의 평균 DSC, 95.60%의 정확도, 97.00%의 recall을 얻었다. 이 실험 결과는 제안된 방법이 다양한 심장 구조에서 효과적으로 구분되어 수행되었음을 알 수 있다. 본 연구에서 제안된 알고리즘이 의사와 방사선 의사가 영상을 판독하거나 임상 결정을 내리는데 보조적 역할을 할 것을 기대한다.