| 한글제목(Korean Title) |
MobileNetV2 기술을 이용한 색소 세포성 모반과 악성 흑색종 Dermatoscopic 영상의 이진 분류 |
| 영문제목(English Title) |
MobileNetV2-based Binary Classification of Dermatoscopic Images of Melanocytic Nevi and Malignant Melanoma |
| 저자(Author) |
정승민
이승건
이의철
Seung Min Jeong
Seung Gun Lee
Eui Chul Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 28 NO. 02 PP. 0670 ~ 0672 (2021. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
색소 세포성 모반과 악성 흑색종은 형태가 유사하지만 유해성의 측면에서 악성 흑색종은 암으로써 무해한 색소 세포성 모반에 비해 위험한 질환이다. 이에 기반하여 기존 연구에서 색소 세포성 모반과 악성 흑색종을 구분하기 위한 연구가 있었지만, 데이터를 취득하는 과정에서 많은 cost가 필요하였다. 본 연구에서는 이를 개선하기 위해 두 병변의 dermatoscopic 영상을 분류 학습의 데이터로 사용하여 연구를 진행하였다. 학습을 위한 데이터는 오픈소스 dermatoscopic 데이터셋인 HAM10000을 사용하였으며 모델은 CNN 에서 개선된 MobileNetV2 를 사용하였다. 실험 결과, MobileNetV2를 사용한 학습은 3-layer CNN 에 비해 15 분의 1 가량 적은 파라미터를 가졌으며, 검증 성능과 테스트성능에서 93%에 근사하는 성능을 보였다. 본 연구는 이전 연구에 비해 cost 측면에서 큰 개선을 이루었으며, 상용화 가능한 분류 기법을 발견했다는 점을 시사한다.
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영문내용
(English Abstract) |
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