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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이도형 (단국대학교) 김성재 (경상국립대학교) 오세종 (단국대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제6호(JKIIT, Vol.22, No.6)
발행연도
2024.6
수록면
13 - 19 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2024.22.6.13

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2024

안저사진 및 EMR 데이터 기반 멀티모달 녹내장 진단 모델
이도형 ,  김성재 ,  오세종 한국정보기술학회논문지 2024.06 학술저널

2023

녹내장 복합 데이터에 대한 멀티모달 머신러닝 예측 모델의 개발
이도형 ,  조경진 ,  김성재 외 1명 Proceedings of KIIT Conference 2023.11 학술대회자료

초록· 키워드

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녹내장은 심각한 시각 장애를 유발하는 질환으로, 심할 경우 실명까지 이어질 수 있다. 따라서 녹내장을 조기에 발견하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 이미지 데이터인 안저사진과 수치형 정형 데이터인 EMR(Electronic Medical Records) 데이터를 기반으로 한 멀티모달 녹내장 진단 모델을 제안한다. 멀티모달은 여러 가지 데이터 유형 또는 모달리티를 결합하여 작동하는 모델을 의미한다. 본 연구에서는 EMR 데이터를 이미지로 변환하는 기법을 적용하여 이미지 피처를 추출하였다. 안저사진에 대해서도 전처리 후 이미지 피처를 추출하였다. 추출된 두 피처 벡터는 결합되어 앙상블 학습을 통해 최종 결과를 도출하였다. 본 모델의 성능을 검증한 결과, 약 93.31%의 분류 정확도를 달성하였다. 이것은 싱글모달 대비 약 1.21%, 다른 멀티모달 모델들과 비교했을 때도 약 0.44%가 향상된 결과이다.
#glaucoma #multimodal #image conversion of structured data #fundus image #EMR data

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안 모델과 실험 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
References

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