소표본 의료 영상의 전이 학습을 위한 Feature Extractor 기법의 성능 비교 및 분석

초록

본 논문은 소표본 의료용 영상 분석의 정확도 향상을 위해 전이학습 모델을 feature extractor로 구축 하여 학습시키는 방법을 연구하였으며 성능 평가를 위해 선학습모델로 AlexNet, ResNet, DenseNet 을 사용하여 fine tuning 기법을 적용하였을 때와의 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 실험에 사용된 3 개의 모델에서 fine tuning 기법보다 향상된 정확도를 보임을 확인하였고, 또한 ImageNet으로 학습된 AlexNet, ResNet, DenseNet이 소표본 의료용 X-Ray 영상에 적용될 수 있음을 보였다.