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NEW PAPER 예체능 Crossref 실존 확인 2026-09-10 회차 지난 회차

일본 대퇴부 CT 이미지에서 연령·성별 추정을 위한 파운데이션 모델 활용

Age and sex estimation from Japanese femoral computed tomographic images using foundation models
Suguru Torimitsu, Hisahiro Ikari, Shigeki Tsuneya 외 · International Journal of Legal Medicine · 2026년 · 조회 19
왜 이 논문인가 — 선정 기준
NEW PAPER · 최근 발표된 참신한 논문 — 게재일 기준 최신 + 정상 등재 저널
2026-09 발표 · 게재 2일차 · International Journal of Legal Medicine
NEW PAPER 슬롯에 선정된 이유는 2026년 9월에 발표된 최신 연구이며, 파운데이션 모델을 의료 영상에 적용한 참신한 접근법이기 때문이다.
논문 요약
본 연구는 일본인 사체의 대퇴부 CT 영상을 이용해 성별과 연령을 동시에 추정하는 딥러닝 기반 멀티태스크 프레임워크의 가능성을 평가한다. 1,489명의 PMCT 데이터에서 TotalSegmentator로 자동 골절 분할 후, 3D Vision Transformer(3DINO)와 저랭크 어댑테이션(Low‑Rank Adaptation)을 적용하였다. 멀티태스크 학습으로 성별 분류와 연령 추정 모델을 훈련시켰으며, 독립 테스트에서 성별 추정이 높은 성능을 보였다. 또한, 어텐션 맵 분석을 통해 예측에 기여하는 해부학적 부위를 확인하였다.
후속 연구설계에 활용하기
다중 과제 학습 구조와 어텐션 맵 분석을 활용해 다른 인구 집단이나 부위의 연령·성별 추정 연구에 변수·척도 설계 아이디어를 제공한다.
핵심어
대퇴부CT연령추정성별분류
실존 확인
이 논문은 OpenAlex에서 후보로 수집한 뒤, Crossref에 등록된 DOI와 제목 일치를 확인해 노출합니다. SSRA가 문헌연구에서 인용 논문의 실재 여부를 검증하는 원칙과 같습니다.
DOI: 10.1007/s00414-026-03998-5
2026-09-10 확인 · 2026-09-10 선정
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