이 연구는 반려견 기관 협착 문제를 다루었다. 연구팀은 190장의 불독 반려견 코 이미지로 구성된 새로운 데이터셋을 제시하였다. 이 데이터셋에는 경도, 중등도, 중증 협착이 거의 균등하게 표현되어 있다. 또한 소량의 비협착 코 이미지도 포함되어 있다.
연구팀은 ResNet50, MobileNetV3, DenseNet201, SwinV2, MaxViT 등 5가지 신경망 모델을 평가하였다. 두 가지 방식으로 문제를 모델링하였는데, 첫째는 3개 클래스(경도, 중등도, 중증) 분류 문제로, 둘째는 중증 협착 여부를 판단하는 이진 분류 문제로 구성하였다.
3개 클래스 분류 문제에서 MobileNetV3가 가장 좋은 성능을 보였고, 중증 협착 식별 문제에서는 ResNet50이 가장 우수한 결과를 달성하였다. 이를 통해 이 문제가 도전적이지만 해결 가능한 것으로 나타났다.
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