Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 글로벌핵심인재양성지원사업 (2019-0-01579), ICT 명품인재양성 사업(IITP-2020-0-01821), 인공지능대학원 (No.2019-0-00421)의 지원을 받아 수행된 연구임
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.05a
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- Pages.335-337
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A3C-based Fundus Image Distortion Correction Technique
A3C 기반 안저영상 왜곡 보정 기법
- Chun, Sungjin (Dept. of Artificial Intelligence, Sungyunkwan University) ;
- Choo, Hyunseung (College of Software, Sungkyunkwan University)
- Published : 2021.05.12
Abstract
안저 영상 촬영기술이 발달되며 진단에 사용되는 안저 영상에는 시각적으로 많은 변화가 일어났다. 새로운 촬영 기법인 초광각 안저 영상은 기존 영상에 비해 넓은 범위의 영상을 생성할 수 있다. 촬영 범위가 넓어짐에 따라 이미지에는 왜곡이 발생하고, 이로 인해 안저 영상을 통한 황반 부위 진단에 어려움을 야기하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 왜곡을 보정하고 초광각 안저 영상을 기존 안저 영상의 영역으로 변환하는 시스템을 강화학습을 통해 구축한다. 제안하는 방법은 A3C 강화학습법을 사용하며 실험 결과는 제안 방법을 통해 안저 영상을 자동으로 변환할 수 있음을 보여준다.
Keywords