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

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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기계학습을 위한 의료영상 라벨링 웹 애플리케이션 구현

Implementation of medical image labeling web application for machine learning

  • 이충섭 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 임동욱 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 김지언 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 노시형 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 유영주 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 김태훈 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 정창원 (원광대학교 의료융합연구센터)
  • Lee, Chung-sub (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Lim, Dong-Wook (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Kim, Ji-Eon (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Noh, Si-Hyeong (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Yu, Yeong-Ju (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Kim, Tae-Hoon (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Jeong, Chang-Won (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University)
  • 발행 : 2021.11.04
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초록

최근 인공지능 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데 국내외에서 오픈 데이터셋을 제공하고 있어 기술개발이 가속화되고 있다. 데이터셋은 지도학습을 위한 학습데이터로 라벨링 데이터를 포함하고 있어 다양한 라벨링 기능이 적용된 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 웹 애플리케이션에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, Grabcut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 이와 관련하여 라벨링 기능별 수행 결과를 근감소증 진단을 위한 영상 라벨링 수행결과와 정량분석 결과를 보였다.

키워드

과제정보

본 연구는 보건복지부의 재원으로 한국보건산업진흥원의 보건의료기술 연구개발사업(HI18C1216) 그리고 과학정보통신부의 재원으로 한국연구재단(2021R1A5A8029876)(2020R1I1A1A01074256) 지원에 의하여 이루어진 것임.