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저자정보
함종수 (한양대학교) 남상규 (한양대학교) 전재훈 (한양대학교) 이지화 (한양대학교) 이다현 (한양대학교) 박태준 (한양대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.12
수록면
109 - 113 (5page)

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기존 공막 혈관 검출 알고리즘의 경우 학습 데이터와 상이한 이미지에 대해서는 검출 능력이 떨어진다. 이 논문에서는 robust한 공막 혈관 검출 방법을 제시한다. CNN 기반 모델인 UNet3+를 사용하여 눈 이미지에서 공막을 검출하고, 검출된 공막 마스킹 이미지에서 UNet3+모델과 HSV를 적용한 computer vision 알고리즘으로 각각 혈관을 검출하여 앙상블한다. 이를 통해 학습 데이터에 존재하지 않는 결막염과 같이 충혈 정도가 심한 경우에 대한 공막 혈관 검출 성능을 향상시켰다.
#Computer Vision #Deep Learning #Semantic Segmentation #Health Care

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 앙상블을 활용한 공막 혈관 검출 기법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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