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저자정보
김현서 (전남대학교) 강병전 (전남대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2024년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제32권 2호
발행연도
2024.7
수록면
339 - 342 (4page)

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본 논문에서는 식도염이 촬영된 의료 영상을 딥러닝으로 분류하고 경증과 중증 식도염을 그래디언트 기반 시각화 기법으로 표현하였다. 식도염은 내시경 검사 시에 식도와 위 부근에서 자주 발견되는 질환 중 하나로, 위 출혈과 궤양으로 발전하기 전에 조기 발견하여 진단과 예방을 하는 것이 중요하다. 하지만 식도염은 다른 질환에 비해 특징이 적고 정상과 경증, 중증 식도염의 차이가 크지 않아 숙련된 전문의가 아니면 구별하기가 어렵다. 이를 위해 본 논문에서는 DenseNet169 모델을 기반으로 하여 정상 식도, 경증 식도염, 중증 식도염을 분류하였고 그래디언트 기반 4개의 시각화 기법을 적용하였다. 각 클래스의 분류 정확도는 학습 정확도 98.79%, 검증 정확도 91.31%, 테스트 정확도 90.97%였고, 중증 식도염, 정상 식도, 경증 식도염 순으로 정확도가 높았다. 이에 대한 그래디언트 기반 시각화 기법은 Grad-CAM, Grad-CAM++, Vanilla Saliency, Smooth-Grad Saliency 기법을 통하여 모델이 학습한 특징을 분별하여 시각화함으로서 식도염 진단에 대한 직관적인 진단 보조 방법을 보여주었다.
#딥러닝(deep-learning) #헬스케어(health care) #내시경(endoscopy) #영상처리(video processing)

목차

요약
I. Introduction
II. Method
III. Experiment
IV. Result
V. Conclusions
REFERENCES

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