이 연구에서는 신경 세포 자동 장치(NCA)를 이용하여 백혈구 이미지를 분류하는 새로운 접근 방식을 제안했다. 기존 딥러닝 기반 방법들이 가진 한계인 일반화 능력 부족, 도메인 변화에 대한 민감성, 설명 가능성 부족 등의 문제를 해결하고자 하였다.
NCA 모델은 이미지를 입력받아 반복적인 셀 업데이트 과정을 거쳐 특징을 추출하고, 이를 기반으로 13개 백혈구 세포 유형을 분류한다. 이 모델은 파라미터 수가 적어 경량화되어 있으며, 도메인 변화에 강건한 성능을 보였다. 또한 NCA의 내부 구조로 인해 분류 과정에 대한 설명이 가능하여, 전문가들이 모델 예측을 이해하고 검증할 수 있다.
세 개의 서로 다른 백혈구 이미지 데이터셋에 대한 실험 결과, NCA 모델은 기존 방법들과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 보였다. 이를 통해 NCA가 단순한 이미지 분류 뿐만 아니라, 설명 가능성과 강건성 등 임상 현장에서 요구되는 주요 과제들을 해결할 수 있는 높은 잠재력을 가지고 있음을 확인하였다.
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by Michael Deut... às arxiv.org 04-09-2024
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