머신러닝 기술을 활용한 뇌졸중 분류방안연구

• Published in: 차세대컨버전스정보서비스기술논문지, 10(1) pp. 93 - 101
• Main Authors: 채명건, sabina, 황보택근
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 차세대컨버전스정보서비스학회 01.02.2021
• Subjects: 학제간연구

뇌졸중은 가장 흔하고, 위험한 단일 기관 질환이며 고령화 사회에서 사회적 부담을 악화시킨다. 뇌졸중은 다양한 영상 검사법을 통해 검사할 수 있으며, CT 영상을 이용해 뇌졸중을 진단하면 공간 제약이 적고 촬영 시간이 빠르다는 장점이 있다. 그러나 영상을 통한 진단은 매우 어렵기 때문에 이 방법의 큰 단점이다. 본 논문에서는 뇌졸중 환자의 얼굴에서는 불균형이 나타난다는 특징을 통해 CT 이미지 기반이 아닌, 얼굴 이미지 데이터를 기반으로 학습을 진행했다. 이 개념을 바탕으로 환자의 얼굴 이미지 데이터를 이용해 뇌졸중에 최적화된 전처리...