Acknowledgement
이 연구는 인증된 연구윤리심의위원회(institutional review board, IRB)의 승인을 받았습니다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.05a
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- Pages.539-542
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Neonatal Respiratory Distress Syndrome Diagnosis Method Based on X-ray Images Using Semantic Segmentation
의미론적 분할을 이용한 X-ray 영상 기반 신생아 호흡곤란 증후군 진단 기법
- Jang, Eojin (Dept. of Computer Engineering, Hanbat National University) ;
- Cho, Hanyong (Dept. of Computer Engineering, Hanbat National University) ;
- You, Sunkyoung (Dept. of Radiology, Chungnam National University) ;
- Gang, Mi Hyeon (Dept. of Pediatrics, Chungnam National University) ;
- Jang, Haneol (Dept. of Computer Engineering, Hanbat National University)
- 장어진 (한밭대학교 컴퓨터공학과) ;
- 조한용 (한밭대학교 컴퓨터공학과) ;
- 유선경 (충남대학교 영상의학과) ;
- 강미현 (충남대학교 소아청소년과) ;
- 장한얼 (한밭대학교 컴퓨터공학과)
- Published : 2022.05.17
Abstract
신생아 호흡곤란 증후군은 주로 미숙아에게 발생하는 호흡기 질환으로, 특징적 영상 소견 및 다른 검사 소견을 바탕으로 진단된다. 본 논문은 기계 장치 등 외부 요소의 영향을 최소화하고자 폐 영역을 분할하여 신생아 호흡곤란 증후군을 진단하는 기법을 제안한다. 분할에는 UNet 구조를 사용하고 진단에는 EfficientNet-B5를 사용하여 최종적으로 신생아 호흡곤란 증후군의 진단 정확도 0.852를 달성하였다.
Keywords