엑스선 이미지 기반 결핵 예측 시스템을 위한 데이터 증강 전처리 조합법
Data Augmentation Preprocessing Combination Method for Tuberculosis Prediction System Based on X-ray Images
신형환(전남대학교); 김승원(전남대학교)
24권 10호, 2471~2477쪽
초록
최근 헬스케어 및 의료 분야에서 컨볼루션 신경망(CNN) 모델을 활용한 X-선 이미지 분석 연구가 활발히 이루어지고 있다. X 선은 폐렴, 결핵, 유방암 등 다양한 흉부 질환을 비침습적으로 검사하는 주요 도구로서, 비용 효율적이며 많은 검사가 가능하다는장점을 갖는다. 하지만 기존의 X-선 이미지 기반 질환 진단 인공지능 모델은 복잡한 아키텍처를 가지며 많은 파라미터와 대량의데이터가 필요한 한계를 가진다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 적은 양의 X-선 이미지 데이터로 높은 결핵 예측 정확도를 달성할 수 있는 효과적인 전처리 조합법을 탐색하고 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 데이터 증강법인 Random Erase,Random Flip, Random Augmentation을 함께 사용하는 전처리 조합법을 제안하였으며, 이를 ResNet50 모델과 EfficientNet-b0 모델에 적용하여 각 평균 11%, 9%의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 또한, 전처리 조합이 적용된 모델을 쉽게 사용할 수 있도록 웹 프레임워크를 개발하였다. 사용자는 웹 프레임워크를 통해 입력 이미지를 수정할 수 있으며, 인공지능 결핵 판별 결과를 얻을 수 있다.
Abstract
Recently, there has been a surge in research within the healthcare and medical sectors that utilize Convolutional NeuralNetworks (CNN) to analyze X-ray images. X-rays are a primary tool for non-invasively diagnosing various thoracic diseases,including pneumonia, tuberculosis, and breast cancer. They are cost-effective and allow for extensive examinations. However,traditional AI models for disease diagnosis based on X-ray images have intricate architectures and require several parameters andvast datasets. This study addresses these issues by exploring and proposing an effective preprocessing combination method toachieve high tuberculosis prediction accuracy with limited X-ray image data. This research suggests a preprocessing combinationmethod incorporating prominent data augmentation techniques such as Random Erase, Flip, and Augmentation. By applying thiscombined preprocessing to the ResNet50 and EfficientNet-b0 models, we observed an average performance improvement of 11%and 9%, respectively. Furthermore, we developed a web framework to facilitate easy access and use of the model with appliedpreprocessing combinations. Users can modify the input image through this web framework and obtain AI-driven tuberculosisdiagnostic results.
- 발행기관:
- 한국디지털콘텐츠학회
- 분류:
- 컴퓨터학