AITSC-NET: COVID19 진단을 위한 밝기보정, 객체 분할 및 분류 신경망

초록

폐 CT 촬영을 통해 얻은 폐 CT 영상에서 폐 영역을 객체 분할하고 정상인, COVID19, 폐암, 일반 폐렴(세균성 폐렴, 곰팡이성 폐렴)에 감염되었는지 분류하는 AITSC-NET(Auto Intensity Transform, Segmentation and Classification ? Network)을 제안한다. AITSC-NET은 자동 밝기 변환 신경망(AIT-NET), 객체 분할 신경망(S-NET), 분류 신경망(C-NET)으로 구성된다. 데이터셋으로는 폐 CT 영상과 폐 마스크를 사용하였으며 객체 분할의 경우 약 89%, 분류의 경우 약 91%의 성능을 가지는 것을 확인하였다.