한국정보처리학회:학술대회논문집 (Annual Conference of KIPS)

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순환학습 기반 다중 안질환 분류 모델의 적용성 확장에 관한 연구

Enhancing the Applicability of a Multi-Disease Classification Model with Cyclic Learning

  • 강홍구 (성균관대학교 AI시스템공학과) ;
  • 목다현 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 양희규 (성균관대학교 컨버전스연구소) ;
  • 추현승 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과)
  • Honggu Kang (Dept. of AI Systems Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • 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

고령화로 인해 실명을 유발하는 안질환의 발병률이 지속적으로 증가하고 있다. 이에 본 연구는 딥러닝 기반의 안저사진 분석을 통해 다중 안질환 분류 모델의 적용성을 향상시키고자 한다. Ocular Disease Intelligent Recognition (ODIR) dataset과 같은 다양한 공용 데이터셋에 순환학습과 regularization 기법을 적용하여 녹내장, 백내장, 황반변성 등의 질환을 효과적으로 분류를 돕는 기법을 제안한다. 이를 통해 안질환 진단의 정확성을 높이고, 임상에서 활용가능한 신뢰성 있는 안질환 진단 모델을 구축하고자 한다.

키워드

과제정보

이 논문은 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로정보통신기획평가원의 ICT명품인재양성사업(IITP-2024-2020-0-01821, 50%), (RS-2021-II212068, 인공지능 혁신 허브 연구 개발, 20%), (No.2019-0-00421, 인공지능대학원지원(성균관대학교), 20%)과 4단계 BK21 사업(10%)의 지원을 받아 수행된 연구임.

참고문헌

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