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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 177 - 182 (6page)
- DOI
- 10.23042/radin.2024.18.3.177
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The purpose of this study is to develop a CNN based deep learning model that can effectively detectpneumonia by analyzing chest X-ray images of adults over the age of 20 and compare it with VUNO, LUNIT acommercialized AI model. The data of chest X-ray image was evaluate based on accuracy,precision,recall,F1 score,and AUC score. The CNN model recored an accuracy of 82%, precision 76%, recall 99%, F1 score 86%, and AUCscore 0.7937. The VUNO model recordded an accuracy of 84%, precision 81%, recall 94%, F1 score 87%, andAUC score 0.8233. The LUNIT model recorded an accuracy of 77%, precision 72%, recall 96%, F1 score 83%, andAUC score 0.7436. As a result of the Confusion Matrix analysis, the CNN model showe FN (3), showing the highestrecall rate (99%) in the diagnosis of pneumonia. The VUNO model showed excellent overall perfomance with highaccuracy (84%) and AUC score (0.8233), and the LUNIT model showed high recall rate (96%) but the accuracy andprecision showed relatively low results. This study will be able to provide basic data useful for the development of apneumonia diagnosis system by comprehensively considers the perfomance of the medel is necessary to effectivelydiscriminate between penumonia and normal groups.
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