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저자정보
허지혜 (경상대학교) 이수빈 (경상대학교) 양원혁 임동훈 (경상대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제32권 제6호
발행연도
2021.11
수록면
1,219 - 1,235 (17page)
DOI
10.7465/jkdi.2021.32.6.1219

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COVID-19 팬데믹으로 인한 피해는 공중 보건적 측면 뿐 만 아니라 정치, 경제, 사회, 문화 전반에 심각한 영향을 미치고 있다. 현재까지 COVID-19 표준 진단검사인 RT-PCR 검사는 검체의 종류, 검체 채취 방법 및 보관에 따라 검사 결과가 달라질 수 있고 코로나바이러스 (SARS-CoV-2) 감염 후 검사 시점에도 영향을 받는다. 본 논문은 전이학습 (transfer learning) 기반 앙상블 딥러닝을 사용하여 COVID-19 환자 X-ray/CT 영상을 분류하고자 한다. 여기서 사용된 전이학습은 CNN (convolutional neural network) 기반인 AlexNet, ResNet, Inception V3, DenseNet 모형이다. 본 연구에서 제안한 스태킹 앙상블 (stacking ensemble) 모형은 세 단계에 걸쳐 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 기본모형 (base model)로서 여러 전이학습 모형을 이용하여 예측된 결과들을 얻고, 두 번째 단계에서는 concatenate layer를 통해 이들 결과들을 결합한 다음, 세 번째 단계에서는 메타모형(meta model), 여기서는 DNN (deep neural network) 모형을 적용하여 최종 분류한다. 본 논문에서 제안된 앙상블 모형의 성능평가를 위해 3가지 실제 COVID-19 환자의 X-ray/CT 영상데이터셋을 고려하였으며 여러 가지 성능평가 지표를 가지고 기존의 전이학습 모형과 앙상블 모형과 비교 분석하였다. 성능실험결과, 전반적으로 제안된 앙상블 모형이 기존의 전이학습 모형과 앙상블 모형보다 우수함을 보였다.
#딥러닝 #스태킹 앙상블 #전이학습 #X-ray/CT 영상 #COVID-19 #deep learning #stacking ensemble #transfer learning #X-ray/CT image

목차

요약
1. 서론
2. 전이학습 모형
3. 스태킹 앙상블을 이용한 COVID-19 환자 영상 분류
4. 성능실험 및 논의사항
5. 결론
References
Abstract

참고문헌 (33)

참고문헌 신청
Chaddad, A. / 2021 / Deep CNN models for predicting COVID-19 in CT and x-ray images / J. of Medical Imaging 8:014502 google schola 최도연 / 2018 / 딥러닝 기반 앙상블을 이용한 유방암 분류 / 보건정보통계학회지 43(2):140~147 dbpia Cohen, J. P. / 2020 / COVID-19 image data collection / arXiv:2003.11597 google schola Deng, J. / 2009 / ImageNet: A large-scale hierarchical image database / IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition :10836047 google schola Dhamodharavadhani, S. / 2020 / COVID-19 mortality rate prediction for India using statistical neural network models / Frontiers in Public Health 8:441 google schola

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