Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2022-2020-0-01461)
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.05a
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- Pages.614-617
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Quality Evaluation of Chest X-ray Open Dataset through Pixel Value Analysis by Region
영역별 화소값 분석을 통한 흉부 X선 오픈 데이터셋 품질 평가
- Choi, Hyeon-Jin (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Ajou University) ;
- Bea, Su-Bin (Dept. of AI Convergence Network, Ajou University) ;
- Sun, Joo-Sung (Dept. of Radiology, Ajou University) ;
- Lee, Jung-Won (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Ajou University)
- Published : 2022.05.17
Abstract
인공지능의 발전으로 의료영상 분야에서 딥러닝 기반 질병 진단 연구가 활발하다. 그러나 모델 개발 시 학습 데이터의 개수와 품질은 매우 중요한데, 의료 분야 특성상 접근 가능한 데이터셋이 적으며 오픈 데이터셋은 서로 다른 기관에서 배포되거나 웹상에서 수집된 것으로 진단에 적합한 품질을 기대하기 어렵다. 또한, 기존 연구는 데이터셋이 학습에 적합한지에 대한 품질검증 없이 사용한다. 따라서 본 논문에서는 임상에서 사용하는 화질 평가 요소에 근거를 두고 영역별 화소값 분석을 통한 흉부 X선 영상 품질 평가 기법을 제안한다. 오픈 데이터셋 JSRT, Chest14와 국내 A 병원 데이터셋 AUH에 제안한 기법을 적용한 결과 민감도 91.5%, 특이도 96.1%의 우수한 성능을 확인하였다.
Keywords