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Automated Measurement of Acetabular Index using Deep Learning for Diagnosis of Developmental Dysplasia of the Hip
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초록
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발달성 고관절 이형성증은 태아 시기부터 나타나는 발달성 질병으로, 초기에 적절한 조치를 취하지 않을 경우 지속적인 장애를 초래할 수 있어 신속한 진단과 대처가 중요하다. 그러나 발달성 고관절 이형성증 진단에 사용되는 대표적인 방사선 지표인 절구 지수(Acetabular Index)를 측정하기 위해서는 판독의가 방사선 영상으로부터 직접 확인하고 측정해야 하므로 시간이 오래 걸리며 주관성이 개입될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기술을 활용하여 절구 지수를 신속하게 그리고 객관적으로 측정하는 시스템을 제안한다. 실험적으로 456장의 소아 골반 방사선 영상을 사용하여 제안된 시스템의 성능을 검증하였으며, 다양한 성능 지표를 통해 실제 판독의의 측정 결과와 높은 일치도를 확인하였다.
목차
요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험방법
3.1. 제안 방법
3.2. 데이터셋
3.3 실험결과
4. 결론
참고문헌
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험방법
3.1. 제안 방법
3.2. 데이터셋
3.3 실험결과
4. 결론
참고문헌
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