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초록·키워드
폐렴은 폐조직에 염증이 발생하는 감염성 질환으로 의료 인프라가 부족한 환경에서 높은 치사율을 보이는 질병이다. 본 연구는 흉부 X-Ray 영상을 활용하여 폐렴을 자동 진단하는 딥러닝 기반 분류 모델을 제안한다. 기존 연구는 병변 판단 근거의 부족과 특권 정보의 수작업 생성이라는 한계점이 있었다. 이를 해결하고자 Grad-CAM을 통해 특권 정보를 자동 생성하고 SE Block 구조를 적용하여 집중도와 해석 가능성을 향상시켰다. 또한 ResNet34를 통한 특징 맵과 특권 정보를 결합함으로써 병변 부위에 대한 시각적 근거를 제시하였다. 제안 모델은 Accuracy 98.46%, Recall 98.06% 등 기존보다 우수한 성능을 기록했다. 이는 병변 진단 신뢰성을 높였으며 향후 의료 인프라가 부족 환경에서도 임상 보조 도구로 활용될 수 있음을 기대한다.
본문·목차
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