면역 이미지에서 사전 지식의 추출과 안내를 통한 여드름 중증도 평가

寻常성 여드름은 사람들의 일상 생활에 심각한 영향을 미친다. 본 논문에서는 소형 객체의 수와 유형이 분류 근거가 되는 이미지 분류 문제를 해결하기 위한 새로운 패러다임으로 얼굴 여드름 정도 평가 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 사전 지식 추출과 사전 지식 유도 네트워크라는 두 가지 구성 요소로 구성된다. 사전 지식 추출은 우수한 세그멘테이션 기법을 사용하여 병변 영역을 예측함으로써 사전 지식을 생성한다. 사전 지식 유도 네트워크는 이러한 사전 지식과 해당 이미지를 융합하여 여드름의 심각도를 평가한다. 실험 결과, 제안하는 프레임워크가 최신 기술 수준을 달성하며 피부과 전문의의 진단 수준에 근접함을 입증하였다.