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안저사진 및 EMR 데이터 기반 멀티모달 녹내장 진단 모델
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 이도형 | - |
| dc.contributor.author | 김성재 | - |
| dc.contributor.author | 오세종 | - |
| dc.date.accessioned | 2024-07-09T05:30:17Z | - |
| dc.date.available | 2024-07-09T05:30:17Z | - |
| dc.date.issued | 2024-06 | - |
| dc.identifier.issn | 1598-8619 | - |
| dc.identifier.issn | 2093-7571 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/70980 | - |
| dc.description.abstract | 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. | - |
| dc.format.extent | 7 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국정보기술학회 | - |
| dc.title | 안저사진 및 EMR 데이터 기반 멀티모달 녹내장 진단 모델 | - |
| dc.title.alternative | A Multimodal Glaucoma Diagnosis Model based on Fundus Image and EMR Data | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.doi | 10.14801/jkiit.2024.22.6.13 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보기술학회논문지, v.22, no.6, pp 13 - 19 | - |
| dc.citation.title | 한국정보기술학회논문지 | - |
| dc.citation.volume | 22 | - |
| dc.citation.number | 6 | - |
| dc.citation.startPage | 13 | - |
| dc.citation.endPage | 19 | - |
| dc.identifier.kciid | ART003091025 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | glaucoma | - |
| dc.subject.keywordAuthor | multimodal | - |
| dc.subject.keywordAuthor | image conversion of structured data | - |
| dc.subject.keywordAuthor | fundus image | - |
| dc.subject.keywordAuthor | EMR data | - |
| dc.subject.keywordAuthor | . | - |
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