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심층 학습을 활용한 가상 치아 이미지 생성 연구 –학습 횟수를 중심으로
저자
배은정, 정준호, 손윤식, 임중연
학술지명
대한치과기공학회지
출판/발행연도
2020
주제
요약
본 연구는 DCGAN으로 생성된 가상 치아 이미지에서 학습 횟수가 최적의 데이터에 미치는 영향을 분석했습니다. 하악 첫 번째 어금니의 교합면 50개를 추출하여 DCGAN을 4,000 epoch 동안 학습시키고, 학습 화면을 50회마다 저장하여 5가지 분류 기준에 따라 5점 Likert 척도로 평가했습니다. 학습 횟수가 2,050-3,000회일 때 가장 높은 점수를 보였으며, 이는 50-1,000회 및 1,050-2,000회 그룹과 통계적으로 유의미한 차이를 보였습니다.
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