KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
OLI(Optic Latus Inference): 복수의 망막 SD-OCT 영상을 이용한 망막 질병 추론 기법 |
| 영문제목(English Title) |
OLI(Optic Latus Inference): Methodology to Diagnose Retinal Disease using Multiple SD-OCT Images |
| 저자(Author) |
기대성
하상일
전동환
이영섭
한용섭
강태신
김경훈
김진현
이웅섭
이성진
Daeseong Ki
Sangil Ha
Donghwan Jeon
Youngseop Lee
Yongseop Han
Taeseen Kang
Kyonghoon Kim
Jinhyun Kim
Woongsup Lee
Seongjin Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0630 ~ 0632 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
딥러닝 기법 중 하나인 CNN은 컴퓨터 비전 분야에서 뛰어난 성능을 보여 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 안과학 분야에서는 CNN을 이용하여 단일 망막 SD-OCT 영상의 질병 분류를 위한 많은 연구들이 진행되었다. 그러나 실제 망막 질병 진단은 동일한 안구내에서 서로 다른 위치를 촬영한 복수의 SD-OCT 영상을 종합적으로 고려하여 이루어진다. 본 연구에서는 여러 SD-OCT 영상을 종합적으로 고려하여 안구의 질병을 분류해내는 추론 기법 OLI를 제시한다. OLI는 CNV, DME, Drusen 분류에서는 정확도 96.0%, 민감도 96.0%, 특이도 98.0%, CNV, DME, Drusen, Normal 분류에서는 정확도 91.17%, 민감도 91.17%, 특이도 97.06%의 성능을 도출해냈다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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