심층 컨볼루션 신경망을 이용한 OCT 볼륨 데이터로부터 AMD 진단

권오흠; 정유진; 송하주

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 권오흠 (Pukyong National University) 정유진 (Hankuk University of Foreign Studies) 송하주 (Pukyong National University)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제20권 제8호

발행연도: 2017.8

수록면: 1,291 - 1,298 (8page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

Optical coherence tomography (OCT) is the most common medical imaging device with the ability to image the retina in eyes at micrometer resolution and to visualize the pathological indicators of many retinal diseases such as Age-Related Macular Degeneration (AMD) and diabetic retinopathy. Accordingly, there have been research activities to analyze and process OCT images to identify those indicators and make medical decisions based on the findings. In this paper, we use a deep convolutional neural network for analysis of OCT volume data to distinguish AMD from normal patients. We propose a novel approach where images in each OCT volume are grouped together into sub-volumes and the network is trained by those sub-volumes instead of individual images. We conducted an experiment using public data set to evaluate the performance of the proposed approach. The experiment confirmed performance improvement of our approach over the traditional image-by-image training approach.

#Optical Coherence Tomography #Age-Related Macular Degeneration #Deep Learning #Convolutional Neural Network

참고문헌 (14)

참고문헌 신청

[학술지(정기간행물)] - J. Welzel / 2001 / Optical Coherence Tomography in Dermatology : A Review / Skin Research and Technology 7 (1) : 1 ~ 9

[학술지(정기간행물)] - S. J. Chiu / 2012 / Validated Automatic Segmentation of AMD Pathology Including Drusen and Geographic Atrophy in SD-OCT Images / Investigative Ophthalmology and Visual Science 53 (1) : 53 ~ 61

[학술지(정기간행물)] - G. Lemaitre / 2016 / Classification of SD-OCT Volumes Using Local Binary Patterns : Experimental Validation for DME Detection / Journal of Ophthalmology 6 : 1 ~ 16

[학술대회논문] - Y. Liu / 2010 / Automated Macular Pathology Diagnosis in Retinal OCT Images Using Multi-scale Spatial Pyramid with Local Binary Patterns / Proceeding of Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention : 1 ~ 9

[학술지(정기간행물)] - 임수창 / 2017 / 컨볼루션 신경망의 특징맵을 사용한 객체 추적 / 멀티미디어학회논문지 20 (2) : 126 ~ 133

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

권오흠

소속기관 국립부경대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 10% 의약학 > 임상의학 > 재활의학

논문수 43 이용수 3,457

정유진

소속기관 한국외국어대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 복합학 > 학제간연구

논문수 3 이용수 705

송하주

소속기관 국립부경대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 5% 공학 > 전기전자공학 > 전기공학

논문수 56 이용수 4,586

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-004-001287411

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (14)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)