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NTIS 바로가기주관연구기관 | 광운대학교 Kwangwoon University |
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연구책임자 | 이석준 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-06 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202100001785 |
과제고유번호 | 1711090118 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-06-19 |
키워드 | 탈모.탈모 특성 분류 체계.기계학습용 Database.지능형 탈모 진단 모델.이미지 특성 추출 알고리즘.이미지 예측 알고리즘.Golden standard data.Folliscope.Generative Adversarial Networks. |
연구개요
병원에서의 탈모 상태에 대한 진단에는 모발 화상 분석이 활용되지만 모발 화상 분석은 인력과 시간이 많이 소요된다는 단점이 있으며 의사에 따라 주관적인 요소가 존재함. 또한 탈모 치료를 위해 장기간 병원을 방문하는 환자의 경우 담당 의사가 바뀔 수 있어 객관적인 데이터를 활용한 진단과 치료가 불가능한 상황임. 따라서 모발 화상 분석과정에 소요되는 인력 및 시간을 단축함과 동시에 보다 정확하고 일관적인 진료를 수행하는 지능형 탈모 진단 모델이 필요하며, 모델에 사용될 이미지 특성 추출 알고리즘의 개발이 중요함. 따라서 본
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