정성훈
    이중 디코더 U-Net을 이용한 각막 궤양 판별
Corneal Ulcer Discrimination using Double Decoded U-Net.pdf [3,720 KB]    



Corneal Ulcer Discrimination using Double Decoded U-Net
  등록일 : 2025-10-03 [15:14] 조회 : 81 추천 : 1 다운 : 13   
 
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참고 사이트
114    └❷ (박사) 보건의료 사용자 혁신의 단계별 원인 조건 결합 연구 : 퍼지집합 질적 비교 분석의 적용 (2017) 29
113       └❸ (박사) 의료관광 동기요인에 의한 시장세분화 연구 (2015) 18
112    └❷ (박사) 심전도 신호의 구간 및 비트 분석을 이용한 실시간 부정맥 진단 시스템 (2009) 15
111 └❶ 저널 논문 82
110    └❷ 이중 디코더 U-Net을 이용한 각막 궤양 판별 1
109    └❷ Clinical Trials Utilizing LLM-Based Generative AI 8
108    └❷ 딥러닝 기반의 의료 OCR 기술 동향 (2024) 19
107    └❷ 심박변이도를 이용한 적응적 뉴로 퍼지 감정예측 모형에 관한 연구 (2019) 3
106    └❷ 딥러닝 기반 의료 영상 인공지능 모델의 취약성: 적대적 공격 (2019) 27
105    └❷ 의료 영상에 최적화된 딥러닝 모델의 개발 (2020) 87
104    └❷ 딥러닝 기반 의료영상 분석을 위한 데이터 증강 기법 (2020) 9
103    └❷ 의료분야에서 인공지능 현황 및 의학교육의 방향 (2020) 15
102    └❷ 의료 인공지능과 설명가능성 (정보법학, 2023) 42
101    └❷ 다층박막 거울의 반사율 평가를 위한 유전 알고리즘의 개선 (2020) 3
100    └❷ SVM과 meta-learning algorithm을 이용한 고지혈증 유병 예측모형개발과활용 (2018) 33
99    └❷ 의료인공지능- 인공지능 초심자를 위한 길라잡이 (2018) 20
98    └❷ 퍼지클러스터링 기반 의료 영상 워터마킹 (2013) 17
97 └❶ 기술 전망/동향 26
96    └❷ 의료 영상 시스템에서 인공지능 응용 기술 (전자공학회지2025년 8월호) 3
95       └❸ l의료 영상 시스템에서 인공지능 응용 기술의 현재와 미래: 한국 의료계 위기 상황과 AI 기술의 역할 (2025) 2

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