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

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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의료 데이터 불균형 문제 해결을 위한 생성적 적대 신경망 기반 데이터 증강

Generative Adversarial Networks Based Data Augmentation to Address Medical Data Imbalances

  • 최재홍 (한림대학교 소프트웨어학부) ;
  • 이승리 (한림대학교 소프트웨어학부) ;
  • 서영재 (한림대학교 소프트웨어학부) ;
  • 서원진 (한림대학교 소프트웨어학부) ;
  • 허종욱 (한림대학교 소프트웨어학부)
  • 발행 : 2022.11.21
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초록

발병률이 낮은 병은 데이터 불균형 문제가 발생하며, 이는 의료계에서 겪는 원초적인 문제이다. 이런 불균형 문제를 해결하고자 Pix2Pix 로 생성적 적대 신경망 기반 의료 이미지 증강 기법을 설계하여 데이터 불균형 문제 해결 및 성능을 향상시켰다. 합성 데이터의 추가 및 기하학적 데이터 증강의 유무에 대한 4 가지 시나리오로 성능을 비교하여 제안된 기법이 가장 효과적임을 보인다.

키워드

과제정보

이 논문은 2022 년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2022R1A4A1033600).