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학술저널
저자정보
이민경 (서울대학교 공과대학 컴퓨터공학부) 정민영 (서울대학교) 설애란 (서울대학교병원) 정현훈 (서울대학교) 신영길 (서울대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제16권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
80 - 87 (8page)

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의료 영상 분야에서 컴퓨터 보조 진단 시스템은 의사의 영상 판독을 보조하기 위한 도구로써 필요성이 점차 증대되고 있다. 특히, CT 영상에서 악성 종양에 대한 정확한 진단을 위해 보조 진단 시스템이 크게 요구된다. 최근 딥러닝이 의료 보조 진단 시스템 개발에 도입되면서 획기적인 결과를 보이고 있으나, 실제 임상에서 필요한 높은 일반화 성능을 기대하기에는 여전히 한계가 있다. 낮은 일반화 성능의 주 요인은 훈련 데이터의 부족 및 극심한 불균형이다. 본 논문에서는 의료 영상 분야 최초로 신뢰도 페털티를 도입하여 높은 정확도로 CT 영상에서 악성 난소 종양을 판별하는 방법을 제안한다. 과적합을 방지하고 일반화 성능을 향상시키기 위해 딥러닝의 마지막 출력에 신뢰도 페널티를 도입하였다. 마지막 출력 분포의 정규화는 적은 훈련 데이터를 사용하였음에도 불구하고 일반화 성능을 성공적으로 향상시켰다. 50명의 영상에 대해 실험한 결과, AU-ROC(Area Under the Receiver Operating Characteristics Curve) 점수와 분류 정확도가 각각 0.99, 96%로, 신뢰도 페널티를 추가하기 전보다 정확도가 각각 10%, 20% 향상되었다. 또한 클래스 액티베이션 맵의 가시화를 통해 딥러닝 모델의 예측에 근거를 제시함으로써 제안한 방법이 실제 임상에서 성공적인 보조적 도구가 될 수 있음을 확인하였다.
#난소암 #의료 영상 #딥러닝 #컴퓨터 보조 진단

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강성수 / 2019 / 우연히 접하는 난소 병변 / 대한영상의학회지 80(6):1060~1074 Crossref Krizhevsky, Alex / 2012 / Advances in neural information processing systems :1097~1105 google schola 이여진 / 2017 / 병해충 검색을 위한 이미지 검색 및 인식 통합 시스템 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 13(4):100~111 dbpia 마누엘 에우제니오 모로초 카얌셀라 / 2018 / Application of Image Classification using Machine Learning Technique on Smart Device / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 14(1):16~26 dbpia Gulshan V / 2016 / Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs / JAMA 316(22):2402~2410 google schola

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