결정계 심층 합성곱 신경망을 이용한 홍역 발진 식별

麻疹는 매우 전염성이 강하며, 개발도상국에서 백신으로 예방 가능한 질환과 사망의 주요 원인 중 하나로, 매년 10만 명 이상의 생명을 앗아간다. 미국은 매독 예방을 위한 수십 년에 걸친 성공적인 백신 접종으로 인해 2000년에麻疹의 유행을 제거했다. 그 결과, 미국의 의료 종사자들과 일반 국민 중에서麻疹를 직접 본 적이 없는 사람이 점점 늘어났다. 그러나 안타깝게도, 2019년에 미국에서麻疹이 재유행하여 확진 사례가 1,282건에 달했다. 이러한 상황을 해결하기 위해, 우리는 다양한 피부 질환의 이미지 1,300여 장을 수집하였으며, 이 데이터를 활용해 잔차형 심층 합성곱 신경망(Residual Deep Convolutional Neural Network)을 적용하여麻疹의 발진을 다른 피부 질환과 구분하는 모델을 개발하였다. 향후 스마트폰 애플리케이션으로 활용할 수 있도록 목표를 세웠다. 우리 데이터셋에서 모델은 분류 정확도 95.2%, 민감도(감지율) 81.7%, 특이도 97.1%를 기록하여,麻疹의 정확한 진단을 지원함으로써 발병 확산을 억제하는 데 효과적임을 입증하였다.