Automatic Classification of Pneumonia Based on Ensemble Deep Learning Model Using Intensity Normalization and Multiscale Lung-Focused Patches on Chest X-Ray Images

Q: 이 논문에서 정의한 폐-집중 패치란 무엇인가?

U-Net 모델을 통해 자동 분할된 폐 영역의 관심 영역에서 추출한 다양한 크기의 이미지 조각을 의미한다. 이는 모델이 폐 외부 영역에 잘못 집중하는 오분류 문제를 방지하고, 폐 내부의 핵심적인 폐렴 특징을 효과적으로 학습하도록 설계된 데이터 단위다.

Q: 소아 흉부 X-선 영상의 폐렴 분류 정확도를 높이는 핵심 방법은 무엇인가?

연구 결과, 밝기값 정규화와 U-Net 기반의 폐 영역 추출, 그리고 다양한 스케일의 폐-집중 패치를 활용한 앙상블 딥러닝 모델을 적용하는 것이 효과적이다. 특히 CBAM이 추가된 잔차 블록과 평균 투표 기법을 통해 분류 성능을 유의미하게 향상시킨다.

김윤조; 안진서; 홍헬렌

doi:10.5626/JOK.2022.49.9.677

자료유형: 학술저널

저자정보: 김윤조 (서울여자대학교) 안진서 (서울여자대학교) 홍헬렌 (서울여자대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.49 No.9

발행연도: 2022.9

수록면: 677 - 685 (9page)

DOI: 10.5626/JOK.2022.49.9.677

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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.

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