합성곱 신경망을 이용한 대장내시경 영상 분류

Abstract

대장암 검사의 가장 효과적인 진단 방법은 대장내시경 검사이다. 내시경 검사는 소형 카메라를 통하여 확인되는 대장 내부 영상을 의료인의 육안으로 대장에 돌출한 용종 또는 암으로 성장할 것으로 예측되어지는 용종을 찾아내는방법이다. 사람의 육안을 통하여 검사가 이루어지는 내시경 검사는 컴퓨터의 영상 학습 기술을 통하여 의료인에게도움을 제공할 수 있다. 본 연구에서는 내시경 검사를 보조하기 위하여 정상적인 대장, 선종성 용종, 그리고 선암세 종류로 이루어진 영상 데이터를 분류한다. 제안하는 영상 분류 방법은 심층학습 기반의 영상 분류 기술 중 하나인 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks) 방법을 통한 내시경 영상 분류 방법을 제안한다. 본 연구에서 구성한 합성곱 신경망은 총 34개의 합성곱 계층(Convolution Layer)과 하나의 완전연결계층(Fully Connected Layer)을 이룬다. 실험 결과 총 410개의 테스트 데이터에 대해서 94.39%의 인식률을 보였다.