Conceitos essenciais
이 연구에서는 불독 반려견의 코 이미지로 구성된 새로운 주석 데이터셋을 제시하고, 심각한 기관 협착을 식별하기 위한 딥러닝 모델을 평가하였다.
Resumo
이 연구는 불독 반려견의 코 이미지 데이터셋을 소개하고 있다. 데이터셋에는 경도, 중등도, 중증 기관 협착 이미지가 포함되어 있다. 또한 이 문제를 해결하기 위해 다양한 딥러닝 모델을 평가하였다.
데이터셋 구축:
- 95마리의 불독 반려견 코 이미지 190장 수집
- 경도, 중등도, 중증 기관 협착 이미지가 각각 약 30% 정도 포함
- 비협착 코 이미지는 3장만 포함
모델 평가:
- ResNet50, MobileNetV3, DenseNet201, SwinV2, MaxViT 모델 평가
- 다중 분류(경도, 중등도, 중증) 및 이진 분류(중증 vs 비중증) 문제로 모델링
- 10-fold 교차 검증 수행
- 정밀도, 재현율, F1-score 지표 사용
결과:
- 다중 분류 문제에서 MobileNetV3 모델이 가장 좋은 성능 (중간값 F1-score 53.77%)
- 이진 분류 문제에서 ResNet50 모델이 가장 좋은 성능 (중간값 F1-score 72.08%)
- 중증 기관 협착 이미지 분류가 가장 어려운 것으로 나타남
Estatísticas
중증 기관 협착 이미지의 73.03%가 정확하게 분류되었다.
중등도 기관 협착 이미지의 67.27%가 정확하게 분류되었다.
경도 기관 협착 이미지의 65.00%가 정확하게 분류되었다.
Citações
"이 연구에서는 불독 반려견의 코 이미지로 구성된 새로운 주석 데이터셋을 소개하고, 심각한 기관 협착을 식별하기 위한 딥러닝 모델을 평가하였다."
"중증 기관 협착 이미지 분류가 가장 어려운 것으로 나타났다."