메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
원형식 (Kangwon National University) 조현종 (Kangwon National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제74권 제2호
발행연도
2025.02
수록면
339 - 344 (6page)
DOI
10.5370/KIEE.2025.74.2.339

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
Skin diseases in companion cats can worsen if not treated promptly, and this can increase the financial burden on pet owners. To prevent this, early and accurate diagnosis is essential. This study introduces a deep learning-based Computer-Aided Diagnosis (CADx) system designed to classify cat skin diseases into non-inflammatory and inflammatory lesions by comparing them with normal images. The system employs the EfficientNetV2 model and incorporates image augmentation techniques like AutoAugment and AugMix to enhance classification performance. The study results indicate that the developed model achieved an 84.68% accuracy for non-inflammatory lesions, reflecting a 10.06% improvement, and a 97.19% accuracy for inflammatory lesions, reflecting a 2.45% improvement. Furthermore, we applied Grad-CAM to visualize the regions of interest in the images, offering veterinarians critical insights into the location and characteristics of the lesions. This system has the potential to significantly improve the precision of diagnosing skin diseases in companion cats, thereby supporting better veterinary care.
#CADx #Cat Skin Disease #Deep Learning #Image Augmentation #Grad-CAM

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 본론
4. 연구 결과
5. 결론
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

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

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

RandAugment 및 Patternd-GridMask를 활용한 딥러닝 기반 반려견 피부 질환 진단 모델 개발
김민준 ,  박재범 ,  조현종 전기학회논문지 2025 .01
Streptococcus parauberis의 디스크 확산법 결과에 대한 Epidemiological Cut-off Value의 설정
천원경 ,  이윤항 ,  김윤재 외 7명 한국수산과학회지 2019 .08
피부 주름 이미지 기반 딥러닝 기법을 활용한 피부 특성 역추적 분석
최원칠 ,  김한비 ,  이태연 외 2명 대한전기학회 학술대회 논문집 2023 .07
Microsporum canis에 의한 개의 피부사상균증 및 개, 고양이의 피부사상균의 보균상황
최원필 ,  윤성웅 ,  송동준 외 3명 Korean Journal of Veterinary Research(대한수의학회지) 1993 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092328847