한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

병변 처리 전이학습을 활용한 당뇨병성 망막증 분류 성능 향상

Improving Diabetic Retinopathy Classification Performance with Lesion Processing Transfer Learning

  • 목다현 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 양희규 (성균관대학교 컨버전스연구소) ;
  • 추현승 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과)
  • Dahyun Mok (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Huigyu Yang (Convergence Research Institute, Sungkyunkwan University) ;
  • Hyunseung Choo (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University)
  • 발행 : 2024.10.31
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초록

이 연구는 딥러닝을 사용하여 당뇨병성 망막증을 탐지한다. ImageNet 에서 사전 학습된 Swin Transformer 모델을 IDRiD 데이터셋으로 미세 조정하여, 병변 분할 및 당뇨병성 망막증 분류에서 강건한 모델을 개발하였다. 이 모델은 93.2%의 높은 정확도를 기록하며 질병 진단에서의 효율성을 입증한다. 데이터 전처리와 최적 임계값 설정을 통해 모델의 정확성과 신뢰성을 더욱 향상시킨다.

키워드

과제정보

본 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 4단계 BK21 사업(50%), 정보통신기획평가원의 ICT 명품인재양성사업(RS-2020-II201821, 25%)과 안저영상분석기반 뇌혈관 질환(뇌졸중) 예측 모델 개발 지원사업(RS-2024-00459512, 25%)의 지원을 받아 수행된 연구임.

참고문헌

  1. H. Buch et al., "Prevalence and causes of visual impairment according to world health organization and United States criteria in an aged, urban Scandinavian population: the Copenhagen city eye study," Ophthalmology, Vol. 108, No. 12, pp. 2347-2357, 2001.
  2. EyePACS,"Diabetic retinopathy detection," 2015.
  3. IDRID, "Indian diabetic retinopathy image dataset," 2018.