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초록

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딥러닝 기술의 발전으로 인공지능 기술을 의학 분야에 활용하고자 하는 노력이 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나 딥러닝 기술에 필요한 의료 이미지 데이터의 경우 개인정보가 포함될 수 있기에 접근이 어려운 상황이다. 본 연구에서는 이미지를 생성하는 인공지능 모델인 GAN(Generative Adversarial Network)을 이용하여 생성된 이미지와 실제 의료 이미지 데이터를 비교함으로써, 해당 이미지의 의료 데이터로서의 활용 가능성을 탐색하고자 한다. 뇌 종양 데이터를 대상 데이터로 선정한 이유는 시각적으로 종양의 유무를 판단하기 용이하여, GAN의 학습 단계에 있어 용이할 것이라 판단하였다. StyleGAN3에 실제 뇌 종양 이미지를 학습하여, 가상 뇌 종양 이미지를 생성한 후 “정상”, “실제”, “생성”, 3가지 종류의 이미지를 2종류씩 분류하여 정확도를 확인하여 “생성” 이미지의 신뢰도를 측정하였다. 실험 결과 “생성” 이미지와 “실제” 이미지의 분류 정확도가 높아 두 종류의 이미지에 분류에 있어 큰 차이가 있다는 것을 확인했다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 실험방법
3.1. 데이터셋
3.2. 실험환경
3.3. 방법론
4. 실험결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 탁지수 [ 유럽어문학과 가천대학교 ]
• 안성윤 [ 소프트웨어학과 가천대학교 ]
• 이상웅 [ AI 소프트웨어학부 가천대학교 ] 교신저자

참고문헌