최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.20 no.4, 2016년, pp.826 - 832
이민택 (Department of Information and Communications Engineering School, Daejeon University) , 이규원 (Department of Information and Communications Engineering School, Daejeon University)
In this paper, we propose a tongue diagnosis system for determining the presence of specific taste crack area as a first step in the digital tongue diagnosis system that anyone can use easily without special equipment and expensive digital tongue diagnosis equipment. Training DB was developed by the...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
설진을 진단하기 위해 제안된 혀 영역 추출 방법으로는 무엇이 있는가? | 설진을 진단하기 위해 혀 영역 추출이 필요하다. 혀 영역 추출은 수동적인 추출방법을 이용하여 에너지를 최소화하여 경계면을 찾는 Graph Cut 방법[2], Graph Cut을 반복하는 Graph Cut 방법[3]이 제안되었으나 이러한 알고리즘은 초기에 사용자의 개입으로 경계영역을 수동으로 설정 해야 하는 단점이 있다. Grow Cut 방법[4]은 사용자가 배경과 객체를 식별하기 위하여 그에 해당하는 2개 이상의 좌표에 식별표를 할당하여 객체를 검출하는 방식으로 사용자의 개입을 최소화 하였다. | |
디지털 설진기의 단점은? | 최근에 비침습적 진단방법에 대한 관심이 높아지면서 설진의 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 설진기의 개발이 진행되고 있다. 그러나 이러한 디지털 설진기는 고가의 장비에 의존하여 의료비의 부담으로 일반인이 손쉽게 사용할 수 없는 실정이다. 본 논문에 서는 고가의 디지털 설진 장비 없이 시간과 장소에 구애 받지 않으며, 누구나 손쉽게 사용할 수 잇는 효과적인 설태 검출 방법을 제시하고자 한다. | |
설진이란? | 설진(舌診)은 환자의 설태(舌苔)와 설질(舌質)의 변화를 관찰하여 질병을 진단하는 방법이다. 설태는 혀위의 이끼처럼 나타나는 얇은 층으로서 위(胃)의 상태를 나타내는 것으로, 이는 눈으로 관찰하여 시체의 오장의 기능과 병의 원인, 성질 및 병의 발병한 병명을 진찰할 수 있으며, 질병의 예후를 판단할 수 있다. |
C. C. Chiu, "A novel approach based on computerized image analysis for traditional Chinese medical diagnosis of the tongue," Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 61, pp. 77-89, Feb. 2000.
W. Li, C. Zhou, and Z. Zhang, "On automated tongue image segmentation in Chinese medicine," in Proc. the 5th world congress on intelligent control and automation, pp. 15-19, 2004.
Y. Boykov and V. Kolmogorov, "Computing geodesics and minimal surfaces via graph cuts," in Proc. the 9th ICCV' 03, pp. 26-33, 2003.
C. Rother, V. Kolmogorov, and A. Blake, "GrabCut: interactive foreground extraction using iterated graph cuts," ACM Trans. Graphics, vol. 23, no. 3, pp. 309-314, Aug. 2004.
V. Vezhnevets and V. Konouchine, "Grow-Cut-interactive multi-label N-D image segmentation," in Proc. GraphiCon, pp. 150-156, 2005.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
오픈액세스 학술지에 출판된 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.