U-Net++ 분할 모델과 폐 마스크 생성 알고리즘을 활용한 흉부 방사선 영상 기반 COVID-19 분류

Q: 이 논문에서 정의한 폐 마스크 생성 알고리즘이란 무엇인가?

폐 마스크 생성 알고리즘은 흉부 방사선 영상에서 폐 부분을 분할하기 위해 다수의 영상처리 기법을 활용하는 방법이다. 대비 제한 적응 히스토그램 평활화로 대비를 향상시키고, Otsu Thresholding으로 영상을 이진화한 후, 경계 영역 제거 및 빈 영역 채우기, 노이즈 제거 과정을 거쳐 폐 마스크를 생성한다. 이는 분할 학습에 필요한 마스크 데이터를 자동 생성하여 전문 인력의 수고를 줄인다.

Q: U-Net++ 모델의 COVID-19 분류 정확도는 어느 정도인가?

연구 결과, U-Net++ 기반의 COVID-19 분류 모델은 2021 SIIM-FISABIO-RSNA Machine Learning COVID-19 Challenge dataset에 대해 5겹 교차검증을 수행한 결과, 평균 84.73%의 분류 정확도를 보였다. 이는 제안된 폐 마스크 생성 알고리즘과 다중 분할 학습, 보조적 분류 학습을 통해 흉부 방사선 영상에서 중요한 특징을 효과적으로 추출했음을 나타낸다.

김영인; 박지훈; 서영주

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김영인 (포항공과대학교) 박지훈 (포항공과대학교) 서영주 (포항공과대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회 학술대회논문집 2022년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 논문집

발행연도: 2022.2

수록면: 1,472 - 1,473 (2page)

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COVID-19 진단을 위해 흉부 방사선 영상을 활용하면 더 빠르게 진단이 가능하고, 병변의 위치를 추가로 확인할 수 있어 치료에 도움이 된다. 본 논문에서는 U-Net++ 기반의 영상 분할 심층 신경망 네트워크를 활용하여 흉부 방사선 영상으로부터 중요한 특징을 추출하고, 이를 활용하여 COVID-19 분류 모델을 제안한다. 분할 모델의 학습에는 이에 적합한 분할 마스크 데이터가 ... 전체 초록 보기

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