Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 ICT 명품인재양성(IITP-2023-2020-0-01821), 4단계 BK21 사업과, 인공지능 혁신 허브(No.2021-0-02068), (No.2019-0-00421, 인공지능대학원지원(성균관대학교))지원을 받아 수행된 연구결과임.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
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- Pages.621-623
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Diabetic Retinopathy Classification with ResNet50 Model Based Multi-Preprocessing
당뇨병성 망막증 분류를 위한 ResNet50 모델 기반 다중 전처리 기법
- Da HyunMok (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Gyurin Byun (Dept. of AI Systems Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Juchan Kim (Dept. of AI Systems Engineering, Sungkyunkwan University) ;
- Hyunseung Choo (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University)
- Published : 2023.11.02
Abstract
본 연구는 당뇨병성 망막증의 자동 분류를 위해 딥러닝 모델을 활용한다. CLAHE 를 사용한 전처리로 이미지의 대비를 향상시켰으며, ResNet50 모델을 기반으로 한 전이학습을 통해 모델의 성능을 향상했다. 또한, 데이터의 불균형을 고려하여 정확도 뿐만 아니라 민감도와 특이도를 평가함으로써 모델의 분류 성능을 종합적으로 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법은 당뇨병성 망막증 분류 작업에서 높은 정확도를 달성하였으나, 양성 클래스의 식별에서 일부 한계가 있었다. 이에 데이터의 품질 개선과 불균형 데이터 처리에 초점을 맞춘 향후 연구 방향을 제시하였다.
Keywords