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목차 1

딥러닝 기반 녹내장 진단 모델을 위한 안저사진 분할 ＝ Segmentation of fundus photographs for deep learning-based glaucoma diagnostic model / 정대일 ; 김성재 ; 조경진 ; 오세종 1

요약 1

ABSTRACT 1

Ⅰ. 서론 2

Ⅱ. 본론 2

2.1. 실험 설계 2

2.2. 학습 이미지 생성을 위한 영상 분할 방법 3

Ⅲ. 실험 결과 5

Ⅳ. 결론 5

References 6

[저자소개] 6

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
모바일 엣지 컴퓨팅에서 계층적 부하 분산을 위한 분산형 오프로딩 기법 = A distributed offloading scheme for hierarchical load balancing in mobile edge computing 박시용 p. 143-151

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딥러닝을 이용한 가로경관과 범죄 발생과의 상관관계 분석 = Correlation analysis between street landscape and crime occurrence using deep learning 김서영, 노하연, 윤예원, 이해민, 정진웅, 오하영 p. 152-160

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젯슨 나노 기반의 차량 추적 캔위성 시스템 개발 = Development of CanSat system for vehicle tracking based on Jetson Nano 이영건, 유승훈, 이상현, 이상구 p. 161-169

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일변량 시계열의 다중 특징 추출을 통한 시계열 예측 모델 설명 = Explaining time series forecasting models through multi-feature extraction for univariate time series 안현 p. 170-175

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Identification of particle materials based on artificial neural network using Rogowski-type partial discharge sensor = 로고우스키형 부분방전 센서를 이용한 ANN 기반 파티클 재질 판별 Gi-Woo Jeong, Sung-Wook Kim p. 176-185

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딥러닝 기반 녹내장 진단 모델을 위한 안저사진 분할 = Segmentation of fundus photographs for deep learning-based glaucoma diagnostic model 정대일, 김성재, 조경진, 오세종 p. 186-191

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FedSnM = FedSnM : score-and-model based communication-efficient federated learning in peer-to-peer network environment : P2P 네트워크에서 효율적인 통신을 위한 Score-and-Model 방식을 활용한 연합학습 박성환, 이재우 p. 192-198

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참고문헌 (10건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 Y. C. Tham, X. Li, T. Y. Wong, H. A. Quigley, and T. Aung, "Global prevalence of glaucoma and projections of glaucoma burden through 2040: a systematic review and meta-analysis," Ophthalmology, vol. 121, no. 11, pp.2081-2090, Nov. 2014. DOI:10.1016/j.ophtha.2014.05.013. 미소장
2 V. Gulshan, L. Peng, M. Coram, M. C. Stumpe, and D. Wu, "Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photographs," Journal of the American Medical Association, vol. 316, no. 22, pp.2402-2410, Dec. 2016. DOI:10.1001/jama.2016.17216 . 미소장
3 P. M. Burlina, N. Joshi, M. Pekala, K. D. Pacheco, and D. E. Freund, "Automated grading of age-related macular degeneration from color fundus images using deep convolutional neural networks," Jama Ophthalmology, vol. 135, no 11, pp.1170-1176, Nov. 2017. DOI:10.1001/jamaophthalmol.2017.3782. 미소장
4 M. D. Abràmoff, P. T. Lavin, M. Birch, N. Shah, and J. C. Folk, "Pivotal trial of an autonomous AI-based diagnostic system for detection of diabetic retinopathy in primary care offices," NPJ digital medicine, vol. 1, No. 1, pp.1-8, Aug. 2018. DOI:10.1038/s41746-018-0040-6. 미소장
5 J. I. Orlando, H. Fu, J. B. Breda, K. van Keer, D. R. Bathula, and Diaz-Pinto, "Refuge challenge: A unified framework for evaluating automated methods for glaucoma assessment from fundus photographs," Medical image analysis, vol. 59, 101570, Jan. 2020. DOI:10.1016/j.media.2019.101570. 미소장
6 L. K. Singh, H. Garg, M. Khanna, and R. S. Bhadoria, "An enhanced deep image model for glaucoma diagnosis using feature-based detection in retinal fundus," Medical &Biological Engineering & Computing, vol. 59, no. 2, pp.333-353, Jan. 2021. DOI:10.1007/s11517-020-02307-5. 미소장
7 A. Haider, M. Arsalan, M. B. Lee, M. Owais, T. Mahmood, H. Sultan, and K. R. Park, "Artificial Intelligence-based computer-aided diagnosis of glaucoma using retinal fundus images," Expert Systems with Applications, vol. 207, pp. 117968, Nov. 2022. DOI:10.1016/j.eswa.2022.117968. 미소장
8 N. Varma, S. Yadav, and J. K. P. S. Yadav, "A Short Review on Automatic Detection of Glaucoma Using Fundus Image,"Emerging Technologies in Data Mining and Information Security, pp.493-504, Sep. 2022. DOI: 10.1007/978-981-19-4052-1_49. 미소장
9 REFUGE Challenge. Meta AI [internet], Available:https://paperswithcode.com/ dataset/refuge-challenge 미소장
10 A. Imran, J. Li, Y. Pei, J. J. Yang, and Q. Wang, "Comparative analysis of vessel segmentation techniques in retinal images," IEEE Access, vol. 7, pp. 114862-114887, Aug. 2019. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2935912. 미소장

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