한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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영역별 화소값 분석을 통한 흉부 X선 오픈 데이터셋 품질 평가

Quality Evaluation of Chest X-ray Open Dataset through Pixel Value Analysis by Region

  • 최현진 (아주대학교 전자공학과) ;
  • 배수빈 (아주대학교 AI융합네트워크학과) ;
  • 선주성 (아주대학교 의과대학 영상의학과) ;
  • 이정원 (아주대학교 전자공학과)
  • 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)
  • 발행 : 2022.05.17
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초록

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.

키워드

과제정보

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2022-2020-0-01461)