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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 35 - 42 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.2.35
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당뇨성 족부궤양 질환의 자동 진단을 위해 딥러닝 전이학습을 이용한 질환 분류 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 당뇨성 족부궤양의 공개된 이미지 데이터셋(DFU challenge 2021)을 활용하여 당뇨성 족부궤양을 정상과 질환을 분류할 수 있는 모델과 감염 및 허혈, 복합성 궤양 및 기타 궤양과 분류할 수 있는 자동화된 의료 이미지 질환 진단 모델을 구현하였다. 이를 위해 6가지 심층 신경망 모델을 사용하여 학습하였고 모델의 정확도, 민감도, 정밀도, f1-score 성능을 모델별로 비교 평가하여 당뇨성 족부궤양 분류에 적합한 성능의 모델을 제시하였다. 모델의 성능을 개선하기 위해 데이터 증강 및 불균형 데이터 처리를 활용하였고, 그 중 EfficientNetB3 모델을 활용하여 당뇨성 족부궤양 데이터에 대해 정확도 89%, 민감도 89%를 달성하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References
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