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논문 기본 정보
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초록·키워드
소아 흉부 X-선 영상(CXR)은 밝기값이 불규칙하여 정상과 폐렴을 구분하기 어렵다. 또한 딥러닝 모델은 폐의 외부 영역에 잘못 집중하여 CXR을 오분류할 수 있다는 한계가 있다. 본 논문은 CXR 영상에서 밝기값 정규화 및 다중 스케일 폐-집중 패치를 사용한 앙상블 딥러닝 기반 폐렴 자동 분류 방법을 제안한다. 첫째, 불규칙한 폐 내부 밝기값을 개선하기 위해 세 가지 밝기값 정규화 방법을 각각 수행한다. 둘째, 폐 내부에 집중하여 학습하기 위해 폐 영역을 분할하여 관심 영역을 추출한다. 셋째, 다중 스케일 폐-집중 패치를 사용하여 폐렴의 특징을 학습한다. 마지막으로 분류 성능을 향상시키기 위해 어텐션 모듈을 추가한 앙상블 모델을 사용한다. 실험 결과, CLAHE를 적용한 큰 크기의 패치 사용 시 정확도 92%로 원 영상 대비 5%p 향상된 성능을 보였다. 또한 큰 크기와 중간 크기의 패치를 앙상블한 제안 방법이 정확도 93%로 가장 좋은 성능을 보였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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