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심층 학습을 활용한 가상 치아 이미지 생성 연구 – 학습 횟수를 중심으로
A Study on Virtual Tooth Image Generation Using Deep Learning – Based on the number of learning
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- 발행기관
- 대한치과기공학회 바로가기
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- 간행물
- 대한치과기공학회지 KCI 등재 바로가기
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- 통권
- Vol.42 No.1 (2020.03)바로가기
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- 페이지
- pp.1-8
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A372844
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4,000원
원문정보
초록
- 영어
- Purpose: Among the virtual teeth generated by Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN), the optimal data was analyzed for the number of learning. Methods: We extracted 50 mandibular first molar occlusal surfaces and trained 4,000 epoch with DCGAN. The learning screen was saved every 50 times and evaluated on a Likert 5-point scale according to five classification criteria. Results were analyzed by one-way ANOVA and tukey HSD post hoc analysis (α = 0.05). Results: It was the highest with 83.90±6.32 in the number of group3 (2,050-3,000) learning and statistically significant in the group1 (50-1,000) and the group2 (1,050-2,000). Conclusion: Since there is a difference in the optimal virtual tooth generation according to the number of learning, it is necessary to analyze the learning frequency section in various ways.
목차
[Abstract]
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법
1. 실험방법
2. 분석방법
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 고찰
Ⅴ. 결론
REFERENCES
키워드
Deep Convolutional Generative Adversarial Networks Deep learning Lower first molar Number of learning Virtual tooth저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 대한치과기공학회 [The Korean Academy Of Dental Technology]
- 설립연도
- 1979
- 분야
- 의약학>치의학
- 소개
- 본 학회는 치과기공에 관한 모든 분야의 연구와 회무를 총괄하기 위하여 세분화된 분과학회의 회원 상호간 학술교류와 정보를 수집하고, 보수교육 및 학술대회 준비, 진행과 학회지 발간등의 업무를 효율적으로 수행함을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 대한치과기공학회지 [THE JOURNAL OF KOREAN ACADEMY OF DENTAL TECHNOLOGY]
- 간기
- 계간
- pISSN
- 1229-3954
- eISSN
- 2288-5218
- 수록기간
- 1979~2026
- 등재여부
- KCI 등재
- 십진분류
- KDC 515 DDC 617
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