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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이제영 (가톨릭대학교) 강호철 (가톨릭대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2023 학술대회 발표 논문집
발행연도
2023.2
수록면
1,050 - 1,054 (5page)

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Dental CT 영상은 치과의사가 환자를 진료 할 때 정확한 진단을 내리기 위해 많이 활용 될 뿐만 아니라 미용 목적 시술 등을 받는데 활용 된다. 이 때 CT 영상을 기반으로 환자의 보형물, 치아, 피부 등에 대한 분석을 하고 진단한다. 본 연구는 치과 의사들의 효율적인 진단을 보조하기 위해 딥러닝 기반 의미론적 분할 방법을 제안한다. Dental CT 영상은 환자 별로 서로 다른 특징을 가지고 있기 때문에 딥러닝에 적용하기 위해 다양한 데이터를 수집하고 환자 별로 데이터를 분류하는 작업이 필요하다. 보형물이 삽입되어 있는 등 간헐적으로 발생하는 경우를 모두 고려해야 하기 때문에 환자들의 데이터를 그대로 적용하는 경우 데이터 불균형 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 dice coefficient, tversky index, focal tversky index 등을 탐색한다. 그리고 이를 개선한 positive tversky index 를 제안하고 기존의 방법들과 비교 분석한다. 제안된 방법은 치과 CT 영상을 이용한 진료 등에 활용 될 것으로 기대 된다.
#Deep learning #Semantic segmentation #Dental #2D image #CT

목차

요약문
1. 서론
2. 연구방법
3. 연구결과
4. 결론
참고문헌

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