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ResNet50 알고리즘을 활용한 백혈구 이미지 분석 연구 (White Blood Cell Image Analysis Study Using ResNet-50 Algorithms)

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최초등록일 2025.05.08 최종저작일 2024.06
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ResNet50 알고리즘을 활용한 백혈구 이미지 분석 연구
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국IT정책경영학회
    · 수록지 정보 : 한국IT정책경영학회 논문지 / 16권 / 2호 / 3497 ~ 3503페이지
    · 저자명 : 한정섭, 이충렬

    초록

    백혈구 연구는 면역학, 세포생물학, 유전학 분야에서 수 세기에 걸쳐 이뤄졌으며, 백혈구의 기능, 발달, 면역 반응, 건강 영향을 이해하는데 기여하였다. 이를 토대로 감염병, 암, 면역 질환의 치료와 예방 방법이 발전하였다. 특히 림프구와 T세포 연구는 백신 개발과 암 치료에 혁명적인 영향을 미쳤다. 백혈구 연구는 혈액 관련 질병 예방과 치료, 호중구, 단핵구, 호산구 등의 세포 연구로도 자가면역 질환, 알레르기, 염증성 질환의 치료를 개선하였다. 그러나 백혈구의 정확한 기능, 상호작용, 면역 조절 연구는 아직 미흡하다. 최근 디지털 기술 발전으로 대규모 이미지 데이터 생성이 가능해졌으며, AI 알고리즘을 훈련하는 데 활용되고 있다. 특히 딥러닝 기술은 이미지 분석 분야에서 중요한 역할을 하며, 백혈구 연구에도 응용되고 있다. 이 연구는 ResNet-50 모델의 실제 응용 가능성을 확인하고자 하였으며, 모델의 성능을 확인한 결과 ResNet-50모델에 Epoch를 30으로 설정했을 때 성능이 균형적이고 안정적으로 나타나는 것을 확인하였다.

    영어초록

    White blood cell research spans centuries in the fields of immunology, cell biology, and genetics and has contributed to our understanding of white blood cell function, development, immune responses, and health effects. Based on this, treatment and prevention methods for infectious diseases, cancer, and immune diseases have been developed. In particular, lymphocyte and T cell research has had a revolutionary impact on vaccine development and cancer treatment. White blood cell research has been used to prevent and treat blood-related diseases, and research on cells such as neutrophils, monocytes, and eosinophils has also improved the treatment of autoimmune diseases, allergies, and inflammatory diseases. However, research on the exact function, interaction, and immune regulation of white blood cells is still insufficient. Recent advances in digital technology have made it possible to generate large-scale image data, which is being used to train AI algorithms. In particular, deep learning technology plays an important role in the field of image analysis and is also applied to white blood cell research. This study sought to confirm the actual applicability of the ResNet-50 model, and as a result of checking the model's performance, it was confirmed that when Epoch was set to 30 in the ResNet-50 model, the performance was balanced and stable.

    참고자료

    · 없음
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