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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.5
- 수록면
- 77 - 82 (6page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2019.17.5.77
이용수
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당뇨망막증은 망막의 말초혈관에 순환장애가 일어나 발생하는 당뇨병의 합병증으로, 이를 진단하기 위하여 미세혈관류를 분할하였다. 기존 필터와 특징을 사용한 혈관분할은 두꺼운 혈관은 비교적 잘 분할을 하나, 미세한 혈관에 대해서는 정확도가 떨어진다는 단점이 있다. 그리하여 전처리로 노이즈 제거를 위한 필터, 영상 대비를 위한 히스토그램 평활화를 사용하였으며, 픽셀 단위 분할을 위해 딥러닝 기법을 이용하였다. 기존 방법의 정확도는 90% ~ 94%이며, 제안한 방법의 정확도는 95%이다. 결과 영상에서 시신경 유두 및 삼출몰 주변에서 분할 오류가 나타나는 문제점이 있으나, 이는 네트워크 깊이가 얕음에 의한 오류로 향후 네트워크 변경을 통해 정확도를 개선할 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
V. Gulshan / 2016 / Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photographs / JAMA 316(22):2402~2410
R. Gargeya / 2017 / Automated identification of diabetic retinopathy using deep learning / Ophthalmology 124(7):962~969
C. Tomasi / 1998 / Bilateral Filtering for Gray and Color Images / Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision :839~846
J. Long / 2015 / Fully convolutional networks for semantic segmentation / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :3431~3440
O. Ronneberger / 2015 / U-Net:Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation / International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention :234~241
R. Gargeya / 2017 / Automated identification of diabetic retinopathy using deep learning / Ophthalmology 124(7):962~969
C. Tomasi / 1998 / Bilateral Filtering for Gray and Color Images / Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision :839~846
J. Long / 2015 / Fully convolutional networks for semantic segmentation / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition :3431~3440
O. Ronneberger / 2015 / U-Net:Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation / International Conference on Medical image computing and computer-assisted intervention :234~241
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