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저자정보
Thanh-Cong Do (전남대학교) 양형정 (전남대학교) 이귀상 (전남대학교) 김수형 (전남대학교) 강세령 (화순전남대학교병원) 민정준 (전남대학교)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제10권 제2호
발행연도
2021.1
수록면
22 - 29 (8page)

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In the past decade, deep learning has been applied to various medical image analysis tasks. Skeletal bone age estimation is clinically important as it can help prevent age-related illness and pave the way for new anti-aging therapies. Recent research has applied deep learning techniques to the task of bone age assessment and achieved positive results. In this paper, we propose a bone age prediction method using a deep convolutional neural network. Specifically, we first train a classification model that automatically localizes the most discriminative region of an image and crops it from the original image. The regions of interest are then used as input for a regression model to estimate the age of the patient. The experiments are conducted on a whole-body scintigraphy dataset that was collected by Chonnam National University Hwasun Hospital. The experimental results illustrate the potential of our proposed method, which has a mean absolute error of 3.35 years. Our proposed framework can be used as a robust supporting tool for clinicians to prevent age-related diseases.
#Bone Age Estimation #Deep Learning #Convolutional Neural Network

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D. W. Belsky / 2015 / Quantification of Biological Aging in Young Adults / Proceedings of the National Academy of Sciences 112(30):E4104~E4110 google schola N. Barzilai / 2012 / The place of genetics in ageing research / Nature Reviews Genetics 13(8):589~594 google schola H. Heyn / 2012 / Distinct DNA methylomes of newborns and centenarians / Proc Natl Acad Sci USA 109(26):10522~10527 google schola Young Gon Kang / 2018 / Biological age as a health index for mortality and major age-related disease incidence in Koreans: National Health Insurance Service - Health screening 11-year follow-up study / Clinical interventions in aging 13:429~436 google schola G. A. Borkan / 1980 / Assessment of biological age using a profile of physical parameters / Journal of Gerontology 35(2):177~184 google schola

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