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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
노정현 (경남대학교) 전왕수 (경남대학교) 이상용 (경남대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2022년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2022.6
수록면
276 - 281 (6page)

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2022

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노정현 ,  전왕수 ,  이상용 Proceedings of KIIT Conference 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 FAST 검사방법 중 하나인 얼굴영역을 이용하여 뇌졸중 조기 증상 진단 분류 방법을 제안하였다. 이 방법은 U-Net과 FCN을 이용하여 얼굴 영역의 입술을 분할하고, 입술영역의 특징을 사용하여 정상, 비정상을 분류한다. 분할 모델은 U-Net과 FCN의 백본망은 ResNet101과 VGGNet16을 사용했고, ResUnet이 87.8%의 정확도를 보였다. 그리고 분류성능을 비교한 결과 96.7%로 가장 좋은 성능을 보였다.
#U-Net #FCN #XGBoost #Stroke #Lips feature

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 뇌졸중 조기진단 방법
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌

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