딥러닝 기반 COVID-19 흉부 X-ray 영상 분류모델에 관한 연구

Abstract

코로나19는 전 세계적으로 사회 전반에 걸쳐 다양한 영향을 미치고 있으며, 이러한 팬데믹의 확산으로 인한 피해를 최소화하기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 특히, 인공지능기반 전이학습은 방사선 흉부영상의 신속한 진단및 최적의 치료법 개발을 위해 다양하게 활용되고 있다. 하지만, 모델들이 가지는 연산량과 학습시간에 대한 최적화를 근거로 하여 적절한 모델을 선택하고 임상에서 적극적으로 활용하기에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 이미지 분류에서 우수한 성능을 보이는 5가지 모델의 연산량과 이에 따른 정확도, 그리고 학습 시간과 이에 따른 정확도를 비교하여, 인공지능의 활용 시 적합한 환경에 따른 최적의 모델 선택을 가능하게 하는 것을 목적으로 한다.