컴퓨터공학과 졸업프로젝트 주제 제안서 (교수용)

교수 성명

김영국

프로젝트명

딥러닝 기반 혀 영상 분석 질병 진단 프로그램 개발

목표

딥러닝 기법으로 혀의 영상을 학습하여 혀의 영상을 통해 건강 상태 정도 또는 질병의 유무를 진단할 수 있는 프로그램 개발 

주요결과물

1. 혀 영상을 통해 건강 상태를 판단할 수 있는 알고리즘

2. 혀 영상을 촬영하여 건강 상태를 진단하는 스마트폰 또는 PC 앱

주요내용

 인체의 혀를 관찰한 후에 혀에 나타나는 다양한 증상을 통해 건강상태를 진단하는 방식(이하: 설진)은 비침습적이고, 초저비용으로 중풍 및 동맥경화의 조기진단에 효과적이며, 인체 오장육부 질환의 진단과 예후 판단이 가능하여, 최근 매우 활발히 연구가 진행 중임.

 본 프로젝트의 목적은 기존 의료진의 육안과 수기에 의존한 기록에 의해 수동적으로 이루어지던 “설진” 진단 방식을 최근 각광을 받고 있는 딥러닝 기술을 활용하여 다양한 혀의 이미지들에 대한 학습을 통해 스마트한 설진 진단 시스템을 개발함으로써 체계적, 과학적으로 개선하는 것임.

 즉, 일반인들이 자신의 혀를 촬영하여 자신의 기본적인 건강 상태를 파악할 수 있게 하는 스마트폰 앱이나 의료진들이 병증의 최종판단 이전에 보조적인 수단으로 사용할 수 있는 스마트기기 또는 PC용 앱(App)을 개발함.

필요기술

1. 영상 처리 관련 지식 및 OpenCV 활용 경험

2. 딥러닝(CNN, RNN)에 대한 기본 지식 및 관련 도구 활용 경험

3. 아이폰 또는 안드로이드앱 개발 경험

학생들이 참고할 기타사항

-  딥러닝을 위한 혀 영상 데이터는 참여업체에서 제공함