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Deep-Learning-based Nailfold Capillary Recognition

딥러닝 기반 손톱 하부 모세혈관 인식

  • Ko, Seoyeong (Dept. of Artificial Intelligence Convergence, Chonnam National University) ;
  • Jeong, Hieyong (Dept. of Artificial Intelligence Convergence, Chonnam National University)
  • 고서영 (전남대학교 인공지능융합학과) ;
  • 정희용 (전남대학교 인공지능융합학과)
  • Published : 2022.11.21

Abstract

손톱 하부 모세혈관(Nailfold Capillary)의 형태와 분포 특징으로부터 다양한 질병을 밝혀내려는 시도가 꾸준히 있어 왔다. 손톱 하부 모세혈관은 그의 대표적인 형태 특징을 따라 몇 가지로 분류할 수 있고, 이 분포와 질병과의 상관관계가 밝혀진 종래 연구들도 다수 존재한다. 현재는 진단하는 과정을 의료 전문가가 직접 촬영된 모세혈관 사진을 보고 주관적인 평가를 하게 되는데, 이러한 분석 방법은 많은 시간과 휴먼 에러가 발생한다는 문제점이 있다. 이를 자동화하기 위하여 본 논문은 손톱 하부 모세혈관의 모세혈관들을 YOLO 객체 인식 모델을 활용하여 모세혈관을 탐지하고 모세혈관의 종류에 따라 분류하는 방법을 제안하고, 그 유효성을 검증하였다.

Keywords

Acknowledgement

본 논문은 2022 년 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업(No. 2021R1I1A305521012) 연구비 지원에 의해 연구되었다.