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CT 영상 및 생체정보를 이용한 수면무호흡증의 중증도 예측 방법
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- Title
- CT 영상 및 생체정보를 이용한 수면무호흡증의 중증도 예측 방법
- Alternative Title
- Method for predicting severity of sleep apnea by using CT image and biometrics
- Country
- KO
- Application Date
- 2022-04-18
- Application No.
- 10-2022-0047561
- Registration Date
- 2024-12-17
- Publication No.
- 10-2744981
- Abstract
-
결합 신경망 모델을 이용하여 안면 및 두경부에 대한 CT 영상 및 생체정보로부터 수면무호흡증의 중증도를 예측하는 방법이 제공된다. 이 수면무호흡증의 중증도 예측 방법은, 피진단자의 안면 및 두경부에 대한 CT 영상 데이터를 입력받는 단계; 피진단자의 생체정보에 대한 텍스트 데이터를 입력받는 단계; CT 영상 데이터에 대해 전처리를 수행하는 단계; 제1 딥러닝 알고리즘을 이용한 생체 특성 추출 모델에 입력변수로 텍스트 데이터를 입력하는 단계; 생체 특성 추출 모델의 출력변수를 가중치 벡터로 변환하는 단계; 및 복수의 컨볼루션 연산을 수행하는 제2 딥러닝 알고리즘을 이용한 이미지 특성 추출 모델에, 전처리된 CT 영상 데이터를 입력변수로 입력하여 피진단자의 수면무호흡증의 중증도를 출력변수로 예측하는 단계를 포함한다.
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Related Researcher
- Hwang, Jae Youn황재윤
-
Department of Electrical Engineering and Computer Science
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