과제정보
이 논문은 2022년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원(No. IITP-2022-00155227, 문맥정보를 이용한 딥러닝 기반의 의료 진단에 활용 가능한 ICT-BIO 융합 기술 개발 / No. IITP-2017-0-00091, 멀티 모달 딥러닝 기반의 바이오 헬스케어 데이터 분석 기술 개발)과 2020년도 ICT혁신인 재4.0사 업의 연구결과로 수행되었음.(IITP-2020-0-01824-003)
한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)
- 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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- Pages.221-222
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- 2022
모발 정밀검사에서 탈모 진단을 위한 머리카락 검출 방법
Method of Hair Detection for Diagnosis of Hair loss in Phototrichogram
- 김보민 (단국대학교 컴퓨터공학과) ;
- 민재은 (단국대학교 응용컴퓨터공학과) ;
- 박병철 (단국대학교 의학과) ;
- 최상일 (단국대학교 컴퓨터공학과)
- Kim, Bomin (Dept. of Computer Engineering, Dankook University) ;
- Min, Jae-eun (Dept. of Applied Computer Engineering, Dankook University) ;
- Park, Byung-Cheol (Dept. of Dermatology, College of Medicine, Dankook University) ;
- Choi, Sang-Il (Dept. of Computer Engineering, Dankook University)
- 발행 : 2022.07.13
초록
본 논문에서는 모발 정밀검사(Phototrichogram)를 통해 일정 간격을 두고 촬영된 환자의 모발 두피 사진을 이용하여 머리카락 검출 및 머리카락의 개수 변화 추이에 따른 환자의 탈모 진단에 도움을 줄 방법을 제안하였다. 모발 정밀검사를 진행하여 촬영된 환자의 모발 사진으로부터 딥러닝 기반의 영상 분할 기법(Image Segmentation)의 하나인 DetectoRS 모델을 활용하여 머리카락을 자동 검출한다. 실험 결과 DetectoRS 모델의 분할 성능은 74.74%로 효과적으로 머리카락을 검출하였음을 확인할 수 있었다.