흉부 X-ray 기반 딥 러닝 손실함수 성능 비교 · 분석

서진범; 조영복

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자료유형: 학술저널

저자정보: 서진범 (대전대학교) 조영복 (대전대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제8호

발행연도: 2021.8

수록면: 1,046 - 1,052 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

흉부 X-ray 기반 딥 러닝 손실함수 성능 비교 · 분석

서진범 , 조영복 한국정보통신학회논문지 2021.08 학술저널

의료 영상 바이오마커 추출을 위한 딥러닝 손실함수 성능 비교

서진범 , 조영복 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2021.05 학술대회자료

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4차 산업의 발전과 고성능의 컴퓨팅 환경 구축으로 다양한 산업분야에서 인공지능이 적용되고 있다. 의료분야에서는 X-Ray, MRI, PET 등의 의료 영상 및 임상 자료를 이용하여 암, COVID-19, 골 연령 측정 등의 딥 러닝 학습이 진행되었다. 또한 스마트 의료기기, IoT 디바이스와 딥 러닝 알고리즘을 적용하여 ICT 의료 융합 기술 등이 연구되고 있다. 이러한 기술 중 의료 영상 기반 딥 러닝 학습은 의료 영상의 바이오마커를 정확히 찾아내고, 최소한의 손실률과 높은 정확도가 필요하다. 따라서 본 논문은 흉부 X-Ray 이미지 기반 딥 러닝 학습 과정에서 손실률을 도출하는 손실함수 중 영상분류 알고리즘에서 사용되는 Cross-Entropy 함수들의 성능을 비교 · 분석하고자 한다.

#딥 러닝 #바이오 마커 #손실함수 #인공지능 #의료 영상 #Deep learning #Biomarker #Loss function #Artificial intelligence #Medical image

참고문헌 (15)

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G. Chandrika, “Study on Software Reliability and Reliability Testing,” Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange, vol. 1, no. 1, pp. 7-20, Mar. 2015.

H. M. Sim and P. Ishvi, “Analysis of an Axial T2 Weighted Brain MRI,” Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange, vol. 3, no. 1, pp. 45-55, Mar. 2017.

S. H. Lee and J. Y. Kim, “Artificial Intelligence Technology Trends Based on Medical Big Data,” The Journal of The Korean Institute of Communication Sciences, vol. 37, no. 8, pp. 85-91, Aug. 2020.

S. T. Kang, W. Lee, B. G. Park, and K. S. Han, “Diagnosis of Parkinson’s Disease Using Two Types of Biomarkers and Characterization of Fiber Pathways,” KIPS Transactions on Software and Data Engineering, vol. 3, no. 10, pp. 421-428, Oct. 2014.

J. Y. Yun, K. T. Kim, and J. Y, Choi, “Using 3D Deep Convolutional Neural Network with MRI Biomarker patch Images for Alzheimer’s Disease Diagnosis,” Journal of Korea Multimedia Society, vol. 23, no. 8, pp. 940-952, Aug. 2020.

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