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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국융합신호처리학회 융합신호처리학회 논문지 융합신호처리학회 논문지 제20권 제4호
발행연도
2019.1
수록면
226 - 231 (6page)

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한방 설진에서 WTCI(Winkel Tongue Coating Index) 설태 평가는 환자의 설태량 측정을 위한 중요한 객관적인 지표 중의 하나이다. 그러나 이전의 WTCI 설태 평가는 혀영상으로부터 설태 부분을 추출하여 전체 혀 영역에서 추출된 설태 영역의 비율을 정량적으로 측정하는 방법이 대부분으로 혀영상의 촬영 조건이나 설태 인식 성능에 의해서 비객관적 측정의 문제점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터를 기반으로 하는 인공지능의 딥러닝 방법을 적용하여 설태량을 분류하여 평가하는 딥러닝 기반의 WTCI 평가 방법을 제안하고 검증한다. 설태 평가 방법에 있어서 딥러닝의 유효성 검증을 위해서는 CNN을 학습 모델로 사용하여 소태, 박태, 후태의 3가지 유형의 설태량을 분류한다. 설태 샘플 영상을 학습 및 검증 데이터로 구축하여 CNN 기반의 딥러닝 모델로 학습한 결과 96.7%의 설태량 분류 정확성을 보였다.
#Tongue Diagnosis #WTCI #the amount of Tongue Coating #Deep Learning #Convolutional Neural Network

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Y. LeCun / 1998 / Gradient-based learning applied to document recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324 google schola A. Krizhevsky / 2012 / Imagenet classification with deep convolutional neural networks / advances in neural information processing systems :1097~1105 google schola M. D. Zeiler / 2014 / Visualizing and understanding convolutional neural networks / European conference on computer vision :818~833 google schola K. Simonyan / 2015 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / ICLR google schola Christian Szegedy / 2015 / Going Deeper With Convolutions / The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) :1~9 google schola

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