다양한 스캐너로 구축된 대규모 데이터셋을 활용한 심층 학습 기반 적혈구 분할 및 분류

본 연구에서는 대규모 적혈구 이미지 데이터셋을 활용하여 적혈구 분할 및 분류를 위한 심층 학습 기반 프레임워크를 제안하였다. 제안된 모델은 적혈구 이미지 분할을 위한 U-Net 모델과 적혈구 분류를 위한 EfficientNetB0 모델로 구성된다. 실험 결과, 제안된 모델은 우수한 분할 성능(IoU 98.03%)과 분류 정확도(96.5%)를 달성하였다.