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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 91 - 92 (2page)
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목적 : 초음파 정도 관리 ATS-539 phantom(A CIRS company, USA)의 항목 중 Dynamic Range 영상출력(이하 Grayscale)의 합격여부 결정시 평가자의 주관적인 파단으로 평가되고 있다. 그에 대한 재현성 저하와 오류 가능성을 증명하고 이를 해결할 수 있도록 인공지능 프로그램을 적용해 평가 가능한지를 알아보았다.
대상 및 방법 : 2011년부터 2021년 까지 Supersonic Imagine사의 Aixplorer(Flance Ver 6.04) 장비로 분기마다 시행한 정도관리 Grayscale영상 38장을 재취합하여 정도관리 경험이 있는 평가자 30명에게 보여주고 인공물의 보이는 개수를 체크하였다. 4개 이하로 보이는 영상을 취합한 기준으로 평가 시 조절가능한 파라메터인 영상의 B모드 밝기, TGC조절, 동적범위(DR: danamic range), 변화를 조합한 3500장의 영상을 만들어 불합격영상으로 인공지능을 학습시켰고 합격영상도 마찬가지로 4개이상이 잘 보인 영상을 조합하여 1000장의 영상을 학습시켰다. 실험에 사용된 인공지능(이하 AI)은 Google사의 TecherbleMachine을 이용하였다. AI와 평가자가 판단한 영상을 서로 비교하였고 38장의 영상을 다시 평가자들에게 보여주고 평가하도록 실시하여 재현성이 있는지 비교하였으며 신호 ... 전체 초록 보기
대상 및 방법 : 2011년부터 2021년 까지 Supersonic Imagine사의 Aixplorer(Flance Ver 6.04) 장비로 분기마다 시행한 정도관리 Grayscale영상 38장을 재취합하여 정도관리 경험이 있는 평가자 30명에게 보여주고 인공물의 보이는 개수를 체크하였다. 4개 이하로 보이는 영상을 취합한 기준으로 평가 시 조절가능한 파라메터인 영상의 B모드 밝기, TGC조절, 동적범위(DR: danamic range), 변화를 조합한 3500장의 영상을 만들어 불합격영상으로 인공지능을 학습시켰고 합격영상도 마찬가지로 4개이상이 잘 보인 영상을 조합하여 1000장의 영상을 학습시켰다. 실험에 사용된 인공지능(이하 AI)은 Google사의 TecherbleMachine을 이용하였다. AI와 평가자가 판단한 영상을 서로 비교하였고 38장의 영상을 다시 평가자들에게 보여주고 평가하도록 실시하여 재현성이 있는지 비교하였으며 신호 ... 전체 초록 보기
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