KCI등재
밝기정보와 색상정보에 의해 분할된 병변을 이용한 심층학습 기반 피부질환 판별시스템 개발
저자
발행기관
학술지명
한국지능시스템학회논문지(Journal of Korean institute of intelligent systems)
권호사항
발행연도
2021
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
109-116(8쪽)
KCI 피인용횟수
0
제공처
본 논문에서는 RGB 색상의 피부질환 영상으로부터 밝기와 색상 정보로 병변을 분할한 후 심층학습으로 질환을 판별하는 시스템을 개발한다. 여기서 밝기정보의 이용은 병변분할에서 색상정보만을 이용할 때 밝기 변화로 영상의 고유색상이 쉽게 변하는 제약을 해결하기 위함이다. 심층학습으로 병변을 분류하는 것은 복잡하고 비선형적인 속성을 가진 피부질환을 좀 더 정확하게 판별하기 위함이다. 영상의 밝기정보를 획득하기 위해 256단계의 픽셀 값을 가지는 Gray 모델을 이용하며, 색상정보는 영상 획득 시 밝기변화에 둔감한 HSV 모델에서 색조(Hue)와 채도(Saturation)를 동시에 이용한다. 질환판별을 위한 심층학습 모델로 합성곱신경망을 이용한다. 제안된 기법의 성능을 확인하기 위하여 94개(비흑색종 : 39, 흑색종 : 55개) 임의크기의 흑색종 DermQuest 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안방법은 정밀도, 재현율, F1-score, 그리고 정확도의 지표에서 우수한 성능이 있음을 알 수 있다. 또한 원 영상을 이용하는 방법에 비해 우수한 판별성능도 있음을 확인하였다.
더보기In this paper, we develop a system for discriminating diseases through deep learning after segmenting lesions by brightness and color information from skin disease images in RGB colors. The use of brightness information is to solve the limitation that the intrinsic color of the image easily changes according to the change in brightness when only color information is used in lesion segmentation. Classifying lesions by deep learning is to more accurately discriminate the skin diseases with complex and nonlinear properties. In order to obtain the brightness information of an image, gray model having 256 levels of pixel values is used. For the color information, hue and saturation are simultaneously used in an HSV model that is insensitive to changes in brightness during image acquisition. In addition, a convolutional neural network is used as a deep learning model for disease discrimination. In order to confirm the performance of the proposed technique, as a result of experimenting with 94 (non-melanoma: 39, melanoma: 55) melanoma DermQuest images of arbitrary size, the proposed method has excellent performance in the indicators of precision, recall, F1-score, and accuracy. It is also confirmed that there is superior discrimination performance compared to the method of using the original image.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (재인증) | KCI등재 |
2019-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | KCI후보 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (기타) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-02-20 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 논문지 -> 한국지능시스템학회 논문지외국어명 : 미등록 -> Journal of Korean Institute of Intelligent Systems | KCI등재 |
2008-02-18 | 학회명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 -> 한국지능시스템학회영문명 : Korea Fuzzy Logic And Intelligent Systems Society -> Korean Institute of Intelligent Systems | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.62 | 0.62 | 0.63 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.56 | 0.49 | 0.866 | 0.2 |
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