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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정인호 (부산대학교) 황영준 (부산대학교) 성의숙 (부산대학교) 남경원 (부산대학교)
저널정보
대한의용생체공학회 의공학회지 의공학회지 제43권 제2호
발행연도
2022.4
수록면
102 - 108 (7page)

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2022

딥러닝 기반 후두부 질환 내시경 영상판독 보조기술 개발
정인호 ,  황영준 ,  성의숙 외 1명 의공학회지 2022.04 학술저널
후두질환의 영상판독 보조를 위한 내시경 영상 기반 딥러닝 기술개발
정인호 의공학 2022.01 학위논문

초록· 키워드

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To propose a deep learning-based clinical decision support technique for laryngeal disease on epiglottis, tongue and vocal cords. Materials and Methods: A total of 873 laryngeal endoscopic images were acquired from the PACS database of Pusan N ational University Yangsan Hospital. and VGG16 model was applied with transfer learning and fine-tuning. Results: The values of precision, recall, accuracy and F1-score for test dataset were 0.94, 0.97, 0.95 and 0.95 for epiglottis images, 0.91, 1.00, 0.95 and 0.95 for tongue images, and 0.90, 0.64, 0.73 and 0.75 for vocal cord images, respectively. Conclusion: Experimental results demonstrated that the proposed model have a potential as a tool for decision-supporting of otolaryngologist during manual inspection of laryngeal endoscopic images.
#Clinical decision support #Endoscopic image #Deep learning #VGG16 #Epiglottis #Tongue #vocal cords

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