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저자정보
정행복 (이화여자대학교) 최새연 (이화여자대학교) 김현수 (이화여자대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
746 - 749 (4page)

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의료 영역의 인공지능 진단 모델 구축 시, 모델 학습을 위해 균등하고 풍부한 X-ray데이터를 얻는 것은 여전히 어려운 과제이다. 하지만 X-ray데이터의 특성상 세밀한 차이가 중요하기 때문에 GAN을 이용한 데이터가 모델의 성능에 오히려 악영향을 줄 것이라는 견해도 존재한다. PGGAN을 이용한 합성 이미지를 생성하고, 이를 통해 Class Data Imbalance를 완화한 뒤 이러한 합성 데이터가 질병 Classification 모델의 정확도에 어떤 영향을 미치는지 연구하고자 하였다. 그 결과 증강된 이미지를 사용하지 않았을 경우 Test Binary Accuracy가 96.9%인 반면 증강된 이미지를 사용하여 질병 Classification을 수행한 결과 971%로 분류 정확도가 향상되었다. 또한 모든 질병에서 AUROC가 상승하여 전체 질병의 평균 AUROC의 경우 0.7848에서 0.8412로 크게 개선되었다.
#Synthetic data #X-ray #Medical image diagnosis #GAN #PGGAN

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
참고문헌

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