초기 뇌졸중 검출을 위한 머신러닝 기반 시진분석모델

• Published in: 차세대컨버전스정보서비스기술논문지, 8(1) pp. 59 - 70
• Main Authors: 김재승, Umirzakova Sabina, 황보택근
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 차세대컨버전스정보서비스학회 01.03.2019
• Subjects: 학제간연구
• ISSN: 2384-101X; 2672-1163
• DOI: 10.29056/jncist.2019.03.06

본 논문에서는 초기 뇌졸중 증상을 판단하기 위하여 얼굴의 좌/우 대칭 정도와 양 팔의 움직임을 시진 정보를 통하여 자동으로 분석할 수 있는 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 환자의 얼굴 영상과 팔의 움직임 동영상을 분석하여 뇌졸중 초기 증상 여부를 판단하고 의사에게 이러한 정보를 제공 하여 빠른 판단이 필요한 뇌졸중 진단에 보조적인 도움을 줄 수 있으며, 뇌졸중 환자 100명을 대상으로 한 실험 결과 90%이상의 검출 정확도를 보였다. In this paper, we propose a model that can automatically analyze the degree of left / right symmetry of the face and both arms. The proposed model analyzes the patient's facial image and motion video of the arm to determine whether it is an early symptom of stroke and provides this information to the physician to assist in the diagnosis of stroke requiring quick judgment. The results of experiments on 100 subjects showed detection accuracy of more than 90% KCI Citation Count: 0