개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
머신러닝 기술을 활용한 뇌졸중 분류방안연구
A Study on the Classification of Stroke Using Machine Learning Technology
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 93 - 101 (9page)
이용수
머신러닝 기술을 활용한 뇌졸중 분류방안연구
초록· 키워드
오류제보하기
뇌졸중은 가장 흔하고, 위험한 단일 기관 질환이며 고령화 사회에서 사회적 부담을 악화시킨다. 뇌졸중은 다양한 영상 검사법을 통해 검사할 수 있으며, CT 영상을 이용해 뇌졸중을 진단하면 공간 제약이 적고 촬영 시간이 빠르다는 장점이 있다. 그러나 영상을 통한 진단은 매우 어렵기 때문에 이 방법의 큰 단점이다. 본 논문에서는 뇌졸중 환자의 얼굴에서는 불균형이 나타난다는 특징을 통해 CT 이미지 기반이 아닌, 얼굴 이미지 데이터를 기반으로 학습을 진행했다. 이 개념을 바탕으로 환자의 얼굴 이미지 데이터를 이용해 뇌졸중에 최적화된 전처리 알고리즘을 제안했다. 얼굴 이미지에서 수치화 시킬 수 있는 요소를 찾아내어 머신러닝 기반 알고리즘을 개발하였고, 성능을 평가하기 위하여 실제 병원에서 뇌졸중 환자의 데이터를 활용하였다. 이번 연구는 제안된 알고리즘과 시스템의 성능을 평가하기 위해 병원 신경외과 전문의 2명이 뇌졸중 데이터마다 별도로 뇌졸중을 진단해 자신의 진단을 시스템 결과와 비교해 성과를 평가했다. 추가로 교차 검진과 피드백을 통해 뇌졸중의 근본적 문제를 확인할 수 있었다.
목차
등록된 정보가 없습니다.
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
J. H. Pexman / 2001 / Use of the Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) for Assessing CT Scans in Patients with Acute Stroke / American Journal of Neuroradiology 22(8):1534~1542
F. Gotoh / 2001 / Development of a Novel, Weighted, Quantifiable Stroke Scale: Japan Stroke Scale / Stroke Scale Committee of the Japan Stroke Society 32(8):1800~1807
N. Pillay / 2018 / Automated Design of Machine Learning and Search Algorithms / IEEE Computational intelligence magazine 13(2):16~17
J. B. Yu / 2017 / Analysis of Research Trend on Machine Learning Based Malware Mutant Identification / Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology 27(3):12~19
J. Wang / 2019 / Lung cancer detection using co-learning from chest CT images and clinical demographics / SPIE Medical Imaging :10949
F. Gotoh / 2001 / Development of a Novel, Weighted, Quantifiable Stroke Scale: Japan Stroke Scale / Stroke Scale Committee of the Japan Stroke Society 32(8):1800~1807
N. Pillay / 2018 / Automated Design of Machine Learning and Search Algorithms / IEEE Computational intelligence magazine 13(2):16~17
J. B. Yu / 2017 / Analysis of Research Trend on Machine Learning Based Malware Mutant Identification / Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology 27(3):12~19
J. Wang / 2019 / Lung cancer detection using co-learning from chest CT images and clinical demographics / SPIE Medical Imaging :10949
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
고령자 뇌졸중 위험 분석을 위한 딥러닝 기반 구음 분석 시스템
차세대컨버전스정보서비스기술논문지
2023 .06
-
급성기 뇌졸중 환자의 뇌졸중 후 우울에 영향을 미치는 요인
한국콘텐츠학회논문지
2020 .10
-
뇌졸중환자의 자기 효능감, 사회적지지, 삶의질 연구
문화기술의 융합
2018 .01
-
뇌졸중 환자의 Charlson Comorbidity Index에 따른 사망률 분석
한국콘텐츠학회논문지
2016 .03
-
라이프케어 증진을 위한 뇌졸중 환자의 자가간호 이행 영향요인
한국엔터테인먼트산업학회논문지
2018 .06
-
초발 뇌졸중 환자의 건강정보 이해능력 및 뇌졸중 자기효능감이 건강행위 이행에 미치는 영향
한국콘텐츠학회논문지
2025 .03
-
코로나19 이후 가정에서 거주하고 있는 뇌졸중 환자의 작업수행영역에 따른 참여 경험 연구: 프레임워크 방법을 중심으로
한국엔터테인먼트산업학회논문지
2023 .04
-
스트레칭 운동 프로그램이 만성 뇌졸중 환자의 상지기능 및 균형에 미치는 영향
한국엔터테인먼트산업학회논문지
2022 .12
-
직업 유무에 따른 뇌졸중 환자와 정상 성인의 작업영역별 시간 사용 비교연구
한국엔터테인먼트산업학회논문지
2022 .08
-
지역사회에 거주하고 있는 뇌졸중 환자의 라이프케어를 위한 사회적 지지와 사회참여의 상관성 및 관련요인
한국엔터테인먼트산업학회논문지
2019 .04
-
지역사회에 거주하는 뇌졸중 장애인의 뉴스포츠 프로그램 참여 경험 분석
한국콘텐츠학회논문지
2022 .06
-
급성 뇌졸중 입원 환자의 연하장애 유병률과 관련요인
문화기술의 융합
2019 .01
-
뇌졸중에 영향을 미치는 위험요인: 국민건강영양조사 제7기(2016-2018) 자료를 활용하여
디지털융복합연구
2020 .01
-
지역사회 거주하는 뇌졸중 장애인의 장애수용과 불안이 참여에 미치는 영향
한국콘텐츠학회논문지
2022 .01
-
뇌졸중 유병자의 대사증후군과 근감소증의 관련성 : 국민건강조사(2008년-2011년)자료를 근거로
한국콘텐츠학회논문지
2018 .10
-
뇌졸중 후 상지기능 개선을 위한 어플리케이션 개발
한국엔터테인먼트산업학회 학술대회 논문집
2015 .05
-
만성기 뇌졸중 환자의 재활인식에 대한 주관성 연구
한국웰니스학회지
2016 .05
-
뇌졸중 환자와 가족 보호자를 위한 재활 교육 프로그램의 효과
한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집
2015 .05
-
뇌졸중 후 상지기능 개선을 위한 스마트폰 어플리케이션 개발
한국엔터테인먼트산업학회논문지
2015 .06
-
뇌졸중 후 정신건강이 삶의 질에 미치는 영향
디지털융복합연구
2015 .01
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0