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NTIS 바로가기주관연구기관 | 경북대학교 KyungPook National University |
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연구책임자 | 김은경 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300009153 |
과제고유번호 | 1711161438 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-04 |
키워드 | 자가형광탐지기술.치아우식.딥러닝.인공지능.구강카메라.Quantitative light-induced fluorescence.Caries.Deep learning.Artificial Intelligence.Intraoral Camera. |
□ 연구개요
◯ 자가형광탐지기술(QLF:quantitative light-induced fluorescence) 기반 치아이미지와 우식유발균에 대해 딥러닝 모델과 머신러닝 모델을 각각 적용하여 우식을 분류하는 성능을 평가함으로 우식진단에 대한 효용성을 평가하였음.
□ 연구 목표대비 연구결과
◯ 연구목표인 1000명의 대상자 대비 858명의 대상자를 모집하였으나 대상자당 복수의 치아이미지를 획득하여 QLF 치아이미지의 경우 총 2814장의 사진 데이터를 확보하여 딥러닝 모델에 적용하였음 이를 통해 양호한 우식진
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