GRU 모델을 통한 QQ 기반 산소추출률 예측 정확도 향상 방법
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 서영은 | - |
dc.contributor.author | 손초희 | - |
dc.contributor.author | 이해연 | - |
dc.date.accessioned | 2024-08-12T06:00:22Z | - |
dc.date.available | 2024-08-12T06:00:22Z | - |
dc.date.issued | 2024-07 | - |
dc.identifier.issn | 1598-8619 | - |
dc.identifier.issn | 2093-7571 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/kumoh/handle/2020.sw.kumoh/28865 | - |
dc.description.abstract | 자기공명영상(MRI, Magnetic Resonance Imaging)을 활용하여 뇌 조직의 혈액 내 산소추출률을 계산하여 뇌 질환을 분석할 수 있다. 기존 연구에서는 QQ 모델을 통하여 CCM, CAT 등 클러스터 기법을 사용하여 산소추출률을 계산하였고, DNN 등 딥러닝 모델을 활용하는 연구도 초기 단계이다. 뇌 MRI 데이터는 시계열적인 특성이 있기에, 순환적인 구조를 갖는 GRU 모델이 DNN 모델보다 시계열 데이터를 더 효과적으로 처리할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 QQ 모델을 기반으로 GRU 모델을 구성한 후에 뇌 MRI 데이터를 활용하여 산소추출률 예측의 정확도를 향상하는 방법을 제안하였다. 제안하는 GRU 모델의 학습과 평가는 환자 17명의 뇌 MRI 신호 감쇄 및 자화율을 이용하여 진행하였으며, 평균적으로 RMSE 5.39 정확도로 OEF를 예측했다. | - |
dc.format.extent | 9 | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | KOR | - |
dc.publisher | 한국정보기술학회 | - |
dc.title | GRU 모델을 통한 QQ 기반 산소추출률 예측 정확도 향상 방법 | - |
dc.title.alternative | Method for Improving QQ-based Oxygen Extraction Fraction Estimation Accuracy through GRU Model | - |
dc.type | Article | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.identifier.doi | 10.14801/jkiit.2024.22.7.131 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보기술학회논문지, v.22, no.7, pp 131 - 139 | - |
dc.citation.title | 한국정보기술학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 22 | - |
dc.citation.number | 7 | - |
dc.citation.startPage | 131 | - |
dc.citation.endPage | 139 | - |
dc.identifier.kciid | ART003104364 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | brain MRI | - |
dc.subject.keywordAuthor | oxygen extraction fraction | - |
dc.subject.keywordAuthor | QQ model | - |
dc.subject.keywordAuthor | GRU | - |
dc.subject.keywordAuthor | deep learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | . | - |
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