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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
김민정 (군산대학교) 손창환 (군산대학교) 추현승 (성균관대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2019년도 공동학술대회 및 대학생논문경진대회 [2개 학회 공동개최]
발행연도
2019.11
수록면
395 - 398 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

뼈 나이 진단을 위한 관심 영역 인식 심층 합성곱 신경망
김민정 ,  손창환 ,  추현승 Proceedings of KIIT Conference 2019.11 학술대회자료
다중 스트림 합성곱 신경망 기반의 뼈 나이 진단
김민정 ,  손창환 Proceedings of KIIT Conference 2019.06 학술대회자료

초록· 키워드

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뼈 나이는 성장기 아동에게 발육 상태와 관련한 유용한 정보를 제공한다. 하지만 기존의 뼈 나이 추정은 수작업으로 진단되기 때문에 번거롭고 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 뼈 나이 진단을 위한 관심 영역 인식 심층 합성곱 신경망을 제안하고자 한다. 핵심 아이디어는 X선 영상에서 뼈 나이에 대한 정보를 담고 있는 영역은 손과 손목 부분이고 반면에 배경 영역에서는 아무런 정보가 없다는 것이다. 이러한 아이디어를 딥러닝 프레임워크에 반영하기 위해, 제안한 심층 학습모델은 두 종류의 심층 합성곱 신경망으로 구성된 두 개의 스트림을 형성한다. 하나의 스트림에서는 관심 영역과 배경 영역을 입력으로 받아 영역별로 특징의 중요도를 판별하고 다른 스트림에서는 대비가 강화된 X선 영상으로부터 특징을 추출하는 역할을 한다. 실험 결과를 통해 제안한 기법의 평균 절대 오차가 약 8.0236개월로, 기존의 전이 학습 기법보다 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
#Bone Age #Deep Convolutional Neural Networks #Superpixels #ROI #Transfer Learning #Image Recognition

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 심층 학습 기반의 뼈 나이 진단
3. 결론
참고 문헌

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