소아흉부 폐질환 진단 및 분류

AI 모델개발 경진대회 과정과 결과

팀명: 유쾌한 반란
팀원: 김광훈, 진유훈, 채승혜, 박기범

모집	본선	프로젝트	발표
300팀 모집	5팀 본선진출	진행	2위 수상

신생아 및 소아의 흉부 X-ray 데이터 4000개를 활용하여 정상 포함 7가지 흉부 폐 질환을 진단합니다. 이미지의 전처리와 딥러닝 모델을 거쳐 빠른 진단이 가능합니다.

구분	내용
분야	빅데이터 분석, 이미지 처리, 이미지 분류, 영상의학
적용도구	Python, OpenCV, 딥러닝아키텍처(CheXNet)
데이터	공모전 주관 (주)에프에이솔루션에서 제공한 신생아 및 소아의 7가지 질환 (정상 포함) 4000개 X-ray Dicom 이미지
성과	흉부 X-ray이미지 활용하여 7가지 질환 분류 딥러닝 모델 생성 (avg. f1 score 0.63)
지도교수	박기범 (중앙정보처리학원)
참여자	김광훈(조장), 진유훈, 채승혜, 박기범