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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 2,471 - 2,477 (7page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2023.24.10.2471
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최근 헬스케어 및 의료 분야에서 컨볼루션 신경망(CNN) 모델을 활용한 X-선 이미지 분석 연구가 활발히 이루어지고 있다. X-선은 폐렴, 결핵, 유방암 등 다양한 흉부 질환을 비침습적으로 검사하는 주요 도구로서, 비용 효율적이며 많은 검사가 가능하다는 장점을 갖는다. 하지만 기존의 X-선 이미지 기반 질환 진단 인공지능 모델은 복잡한 아키텍처를 가지며 많은 파라미터와 대량의 데이터가 필요한 한계를 가진다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 적은 양의 X-선 이미지 데이터로 높은 결핵 예측 정확도를 달성할 수 있는 효과적인 전처리 조합법을 탐색하고 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 데이터 증강법인 Random Erase, Random Flip, Random Augmentation을 함께 사용하는 전처리 조합법을 제안하였으며, 이를 ResNet50 모델과 EfficientNet-b0 모델에 적용하여 각 평균 11%, 9%의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 또한, 전처리 조합이 적용된 모델을 쉽게 사용할 수 있도록 웹 프레임워크를 개발하였다. 사용자는 웹 프레임워크를 통해 입력 이미지를 수정할 수 있으며, 인공지능 결핵 판별 결과를 얻을 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 분석
Ⅲ. 설계 및 실험결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구
참고문헌
참고문헌 (0)
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