Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 글로벌 핵심인재양성지원사업과 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구결과입니다. (No. RS-2022-00155227, 문맥정보를 이용한 딥러닝 기반의 의료 진단에 활용 가능한 ICT-BIO 융합 기술 개발 / No. 2021R1A2B5B01001412, 시공간적 문맥 정보를 이용하는 실용적 멀티모달 딥러닝 알고리즘 개발)
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2023.01a
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- Pages.89-90
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- 2023
Method for improving hair detection for hair loss diagnosis in Phototrichogram
모발 정밀검사에서 탈모 진단을 위한 머리카락 검출 개선 방법
- Bomin Kim (Dept. of Computer Engineering, Dankook University) ;
- Byung-Cheol Park (Dept. of Computer Engineering, Dankook University) ;
- Sang-Il Choi (Dept. of Dermatology, College of Medicine, Dankook University)
- Published : 2023.01.11
Abstract
본 논문은 모발 정밀검사(Phototrichogram)를 통해 일정 간격을 두고 촬영된 환자의 모발 두피 사진을 이용하여 머리카락 검출 및 개수 변화 추이에 따른 환자의 탈모 진단에 도움을 줄 방법을 제안한다. 기존의 탈모 진단을 위해 제안하였던 머리카락 검출 방법에서 사용한 환자의 모발 두피 사진에 Color Slicing을 적용하여 환자의 두피 모발 사진의 픽셀값을 통일성 있게 구성하였다. 또한, 머리카락 검출하기 위한 방법으로 Swin Transformer를 사용하고, 딥러닝 기반의 영상 분할 기법(Image Segmentation)의 하나인 HTC(Hybrid Task Cascade) 모델을 활용하여 좀 더 효과적으로 머리카락을 검출할 수 있는 모델을 제안한다.