Core Concepts
의료 이미지 분석을 위한 AI의 도메인 적응, 설명 가능성 및 공정성에 대한 중요성과 관련된 내용을 다루고 있습니다.
Abstract
논문은 2024년 컴퓨터 비전 및 패턴 인식(CVPR) 컨퍼런스의 '도메인 적응, 설명 가능성, AI를 위한 공정성' 워크샵의 'DEF-AI-MIA COV19D Competition'을 소개합니다.
대회는 COVID-19 감지 및 COVID-19 도메인 적응 두 가지 챌린지로 구성되어 있습니다.
COV19-CT-DB 데이터베이스에서 추출된 데이터를 사용하여 각 챌린지에 참가자들이 AI/ML/DL 모델을 개발하고 성능을 평가합니다.
논문은 기본 모델과 성능을 제시하며, AI를 통한 의료 이미지 분석에서의 도메인 적응, 공정성, 설명 가능성에 대한 연구의 중요성을 강조합니다.
Stats
COV19-CT-DB 데이터베이스에는 7,756개의 3-D 흉부 CT 스캔이 포함되어 있습니다.
COVID-19 샘플은 1,661개이며, 비 COVID-19 샘플은 6,095개입니다.
COVID-19 클래스에는 724,273개의 이미지가 있고, 비 COVID-19 클래스에는 1,775,727개의 이미지가 있습니다.
Quotes
"의료 이미지 분석을 위한 AI의 도메인 적응, 공정성 및 설명 가능성에 대한 연구가 중요합니다."
"COVID-19 감지 및 도메인 적응 챌린지를 통해 AI 모델의 성능을 평가합니다."