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학술저널
저자정보
송호준 (을지대학교 보건과학대학 방사선학과) 이은별 (을지대학교 보건과학대학 방사선학과) 조흥준 (을지대학교 보건과학대학 방사선학과) 박세영 (을지대학교 보건과학대학 방사선학과) 김소영 (을지대학교 보건과학대학 방사선학과) 김현정 (을지대학교 보건과학대학 방사선학과) 홍주완 (을지대학교 보건과학대학 방사선학과)
저널정보
한국방사선학회 한국방사선학회 논문지 한국방사선학회 논문지 제14권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
39 - 44 (6page)

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본 연구에서는 CNN과 빅데이터 기술을 이용한 Deep Learning을 통해 흉부 X-ray 영상 분류 및 정확성 연구에 대하여 알아보고자 한다. 총 5,873장의 흉부 X-ray 영상에서 Normal 1,583장, Pneumonia 4,289장을 사용하였다. 데이터 분류는 train(88.8%), validation(0.2%), test(11%)로 분류하였다. Convolution Layer, Max pooling layer pool size 2×2, Flatten layer, Image Data Generator로 구성하였다. Convolution layer가 3일 때와 4일 때 각각 filter 수, filter size, drop out, epoch, batch size, 손실함수 값을 설정하였다. test 데이터로 Convolution layer가 4일 때, filter 수 64-128-128-128, filter size 3×3, drop out 0.25, epoch 5, batch size 15, 손실함수 RMSprop으로 설정 시 정확도가 94.67%였다. 본 연구를 통해 높은 정확성으로 분류가 가능하였으며, 흉부 X-ray 영상뿐만 아니라 다른 의료영상에서도 많은 도움이 될 것으로 사료된다.
#딥러닝 #합성곱 신경망 네트워크 #폐렴 #흉부 X-ray

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