한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

안구 질환 자가 검사용 인공 신경망 학습을 위한 데이터셋(G-Dataset) 구축 방법 연구

A Study on Creating a Dataset(G-Dataset) for Training Neural Networks for Self-diagnosis of Ocular Diseases

  • 이혜림 (성균관대학교 사회복지학과) ;
  • 유재천 (성균관대학교 전자전기공학부 )
  • Hyelim Lee (Dept. of Social Welfare, Sungkyunkwan University) ;
  • Jaechern Yoo (Dept. of Electronic and Electrical Engineering Sungkyunkwan University)
  • 발행 : 2024.05.23
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초록

고령화 사회에 접어들면서 황반 변성과 당뇨 망막 병증 등 시야결손을 동반하는 안구 질환의 발병률은 증가하지만 이러한 질환의 조기 발견에 인공지능을 접목시킨 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 안구 질환 자가 검사용 인공 신경망을 학습시키기 위한 데이터 베이스 구축 방법을 제안한다. MNIST와 CIFAR-10을 합성하여 중첩 이미지 데이터셋인 G-Dataset을 생성하였고, 7개의 인공신경망에 학습시켜 최종적으로 90% 이상의 정확도를 얻음으로 그 유효성을 입증하였다. G-Dataset을 안구 질환 자가 검사용 딥러닝 모델에 학습시켜 모바일 어플에 적용하면 사용자가 주기적인 검사를 통해 안구 질환을 조기에 진단하고 치료할 수 있을 것으로 기대된다.

키워드

참고문헌

  1. 변용수, 노인에서 흔한 안과질환: 노인성 안질환 중 다빈도 질환과 저시력 원인 질환의원인, 증상과 예방 및 치료법, 대한임상노인의학회지, 12권, 1호, 63-74, 2011.
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  3. Kim, Jiyeon, et al, Automated one-hot eye diseases diagnostic framework using deep-learning techniques, Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers 70.7, 1036-1043, 2021.
  4. 권현재, & 서상민, 딥러닝을 이용한 안과 질환 자동화 진단시스템, 한국지식정보기술학회 논문지, 17(6), 1089-1097, 2022.
  5. 김경민, & 오세종, 전이학습 기반 황반변성 진단 모델의 개발, 한국정보처리학회 학술대회논문집, 29(2), 43-45, 2022.