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클래스활성지도를 이용한 안구 질환에 따른 광관섭단층영상 내 특징 추출

Title
클래스활성지도를 이용한 안구 질환에 따른 광관섭단층영상 내 특징 추출
Authors
이경민정의진Park, Sang Hyun
DGIST Authors
Park, Sang Hyun
Issue Date
2019-02-14
Citation
IPIU 2019: 제 31회 영상처리 및 이해에 관한 워크샵
Type
Conference
Abstract
광간섭단층영상은 안구 질환들의 진단에 있어 주요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 안구 광간섭 단층영상으로부터 당뇨병성황반부종, 맥락막혈관신생, 드루젠 등의 안구질환들을 자동으로 분류하는 기법을 개발하고, 분류에 주요한 역할을 하는 부위들을 추출하여 질환에 따라 다르게 나타나는 영상 내 특징들을 살펴본다. 이를 위해 레지듀얼 네트워크 기반의 분류기를 학습하고 클래스활성지도를 생성하여 분류에 영향을 주는 부위를 추출한다. 실험을 위해 Kaggle 에 공개된 안구 광간섭단층영상 2 만여 장을 이용하여 학습을 진행하였고 1000 장의 테스트 영상에 대해 99% 이상의 높은 분류 정확도를 얻었다. 또한, 클래스활성지도에서 활성화가 된 부분들을 통해 정상과 질환들을 구분해 낼 수 있는 특징들을 확인하였다.
URI
http://hdl.handle.net/20.500.11750/14549
Publisher
한국 방송・미디어 공학회
Related Researcher
  • Author Park, Sang Hyun Medical Image & Signal Processing Lab
  • Research Interests 컴퓨터비전, 인공지능, 의료영상처리
Files:
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Collection:
Department of Robotics and Mechatronics EngineeringMedical Image & Signal Processing Lab2. Conference Papers


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