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Oral Session Ⅲ 인공지능 및 기계학습
발달성 고관절 이형성증 진단을 위한 딥러닝 기반 절구지수 자동 측정
Automated Measurement of Acetabular Index using Deep Learning for Diagnosis of Developmental Dysplasia of the Hip
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2024 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2024.04)바로가기
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- 페이지
- pp.255-258
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A468777
원문정보
초록
- 한국어
- 발달성 고관절 이형성증은 태아 시기부터 나타나는 발달성 질병으로, 초기에 적절한 조치를 취하지 않을 경우 지속적인 장애를 초래할 수 있어 신속한 진단과 대처가 중요하다. 그러나 발달성 고관절 이형성증 진단에 사용되는 대표적인 방사선 지표인 절구 지수(Acetabular Index)를 측정하기 위해서는 판독의가 방사선 영상으로부터 직접 확인하고 측정해야 하므로 시간이 오래 걸리며 주관성이 개입될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기술을 활용하여 절구 지수를 신속하게 그리고 객관적으로 측정하는 시스템을 제안한다. 실험적으로 456장의 소아 골반 방사선 영상을 사용하여 제안된 시스템의 성능을 검증하였으며, 다양한 성능 지표를 통해 실제 판독의의 측정 결과와 높은 일치도를 확인하였다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험방법
3.1. 제안 방법
3.2. 데이터셋
3.3 실험결과
4. 결론
참고문헌
키워드
딥러닝 의료 영상 랜드마크 검출 절구 지수 방사선 영상저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
- 설립연도
- 2005
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.
간행물
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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