Medical Imaging

Pulmonary Nodule Detection

본 연구는 폐 결절 검출에서 효과적으로 False Positive를 줄이는 방법에 대해 제안합니다. 먼저 Candidate Detection단계에서는 True Negative의 발생을 막기 위해 수 많은 False Positive를 검출하게 됩니다. 제안하는 방법에서는 효과적으로 False Positive를 줄이기 위해 Non-Nodule을 특정 종류로 Categorization한 후 Nodule과 Non-Nodule의 분류를 진행 합니다. Non-Nodule의 분류는 Deep Autoencoder를 통하여 자동적으로 이루어지며, 유사한 Non-Nodule들을 Clustering 하여 Nodule과 Non-Nodule 분류를 위한 CNN 학습에 이용합니다. 이러한 작업은 너무나 다양한 Non-Nodule 데이터에 대한 학습을 효과적으로 진행할 수 있게 합니다. 또한 Non-Nodule과 Nodule의 데이터 양에 대한 불균형 문제를 해결 할 수 있습니다.