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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
조유희 (한국기계연구원) 방혜진 (한국기계연구원) 박종원 (한국기계연구원) 조정선 (가톨릭대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제46권 제2호(통권 제437호)
발행연도
2022.2
수록면
187 - 193 (7page)
DOI
10.3795/KSME-A.2022.46.2.187

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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고령층의 사망원인 중 높은 비율을 차지하고 있는 뇌졸중, 심장질환은 갑작스럽게 발생하여 사망에 이를 수 있으므로 조기 진단하여 지속적인 관리가 필요하다. 고위험성 질병을 진단하기 위해서는 의료 영상을 이용한 의료진 판독을 통해서 수행되어야 하지만 판독 시간이 많이 소요되거나 의료진에 따라 판독 의견이 달라지는 경우가 발생하고 있다. 본 연구에서는 뇌졸중의 주요 원인인 대동맥 동맥경화성 플라크 상태를 분류하고 영역을 예측할 수 있는 컨볼루션 오토인코더(convolution autoencoder)와 유넷(U-Net) 모델을 수립하여 판독 시간을 단축시키고 정확도를 높이고자 한다.

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 대동맥 초음파 영상
3. 딥러닝 모델 및 결과
4. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (15)

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