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Diabetes Noninvasive Recognition via Improved Capsule Network 향상된 캡슐 네트워크를 통한 비침습적 당뇨병 인식

Cunlei WANG, Donghui LI

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요약 :

비침습적 인식은 당뇨병 인식에 있어 중요한 추세입니다. 불행하게도 기존의 비침습적 인식 방법은 정확도가 낮습니다. 본 논문에서는 발바닥 압력 영상과 개선된 캡슐 네트워크(DNR-CapsNet)를 통한 새로운 당뇨병 비침습적 인식 방법을 제안합니다. 제안된 방법의 입력은 발바닥 압력 이미지이고 출력은 건강 또는 당뇨병 가능성에 대한 인식 결과입니다. ResNet18은 제안된 DNR-CapsNet에서 픽셀 강도를 로컬 기능으로 변환하기 위해 컨벌루션 레이어의 백본으로 사용됩니다. 그런 다음, PrimaryCaps 층, 보조캡 레이어 및 당뇨병캡스 당뇨병 인식을 달성하기 위해 레이어가 개발되었습니다. 의미론적 융합과 지역성이 제한된 동적 라우팅도 우리 방법의 인식 정확도를 더욱 향상시키기 위해 개발되었습니다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존 방법보다 당뇨병 비침습적 인식에 있어 더 좋은 성능을 가짐을 보여준다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E105-D No.8 pp.1464-1471
발행일
2022/08/01
공개일
2022/05/06
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2022EDP7037
원고의 종류
PAPER
범주
이미지 인식, 컴퓨터 비전

작성자

Cunlei WANG
  Tianjin University,Tianjin Vocational College of Mechanics and Electricity
Donghui LI
  Tianjin University

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