뼈 나이 진단을 위한 관심 영역 인식 심층 합성곱 신경망 = Region-of-Interest-Aware Deep Convolutional Neural Networks for Bone Age Diagnosis
저자
김민정(Min-Jeong Kim) ; 손창환(Chang-Hwan Son) ; 추현승(Hyun-seung Choo) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
395-398(4쪽)
제공처
뼈 나이는 성장기 아동에게 발육 상태와 관련한 유용한 정보를 제공한다. 하지만 기존의 뼈 나이 추정은 수작업으로 진단되기 때문에 번거롭고 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 뼈 나이 진단을 위한 관심 영역 인식 심층 합성곱 신경망을 제안하고자 한다. 핵심 아이디어는 X선 영상에서 뼈 나이에 대한 정보를 담고 있는 영역은 손과 손목 부분이고 반면에 배경 영역에서는 아무런 정보가 없다는 것이다. 이러한 아이디어를 딥러닝 프레임워크에 반영하기 위해, 제안한 심층 학습모델은 두 종류의 심층 합성곱 신경망으로 구성된 두 개의 스트림을 형성한다. 하나의 스트림에서는 관심 영역과 배경 영역을 입력으로 받아 영역별로 특징의 중요도를 판별하고 다른 스트림에서는 대비가 강화된 X선 영상으로부터 특징을 추출하는 역할을 한다. 실험 결과를 통해 제안한 기법의 평균 절대 오차가 약 8.0236개월로, 기존의 전이 학습 기법보다 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
더보기Bone age provides useful information about developmental status for growing children. Traditional bone age prediction, however, can be cumbersome and time consuming because it is manually diagnosed. Therefore, this paper proposes a region-of-interest-aware deep convolutional neural network (ROI-aware DCNN) for bone age diagnosis. The key idea is that the area containing bone age in the X-ray image is the hand and wrist, while there is no information in the background. To reflect this idea in the deep learning framework, the proposed deep learning model forms two streams composed of two types of DCNNs. In one stream, the region of interest and the background region are received as inputs to determine the importance of the feature for each region, and in the other stream, the feature is extracted from the contrast-enhanced X-ray image. The experimental results show that the mean absolute error of the proposed method is about 8.0236 months, which is superior to the previous transfer learning method.
더보기분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)