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NTIS 바로가기주관연구기관 | 순천향대학교 SoonChunHyang University |
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연구책임자 | 이언석 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200014181 |
과제고유번호 | 1711129517 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-25 |
키워드 | 건선.분할.분류.딥러닝.시계열 분석.Psoriasis.Segmentation.Classification.Deep learning.Series analysis. |
□ 연구개요
건선은 임상에서 Psoriasis Area Severity Index(PASI) score에 따라 주관적으로 평가되므로 시진의 객관적이고 정량적 진단법의 개발이 요구됨. 건선의 병변은 색, 크기, 형태 등이 비 균일한 특징을 가지며, 수개월의 치료 기간을 갖는 만성 피부질환임. 따라서, 본 연구에서는 건선 질환의 특징에 적합한 딥러닝 모델 개발 및 질환 pathway에 대한 시계열 분석 솔루션을 개발함.
□ 연구 목표대비 연구결과
○ 1차년도 : Deep learning 기반 건선의 분할 및 분류
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