CNN 기반 오토인코더의 유방암 영상 검색에의 응용

기반의 의료 영상 검색(Content-Based Medical Image Retrieval, CBMIR)은 쿼리 영상에 포함된 특징과 데이터베이스 내 영상에 포함된 특징을 비교함으로써 관련 영상을 검색하는 일반적인 기법으로 간주된다. 그러나 현재 유방암 영상에 대한 CBMIR 관련 연구는 여전히 미흡한 연구 기반으로 인해 도전 과제로 남아 있다. 기존 연구는 특징 추출 과정에서 낮은 성능과 오정보를 유발하는 문제를 지적하고 있으며, 이는 특징 추출의 정확성과 신뢰성에 대한 심각한 문제를 암시한다. 따라서 본 연구는 CNN 기반의 오토인코더 기법을 활용하여 특징 추출 과정에서의 오정보를 최소화하고, 검색 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 사용된 데이터셋은 BreakHis 데이터셋이다. 전체적으로, CNN 기반 오토인코더 기법을 유방암 영상 검색에 적용한 결과, 기존 연구에서 사용된 방법에 비해 더 높은 성능을 달성하였으며, 주 클래스 데이터셋 범주에서는 평균 정밀도(Average Precision)가 0.9237, 보조 클래스 데이터셋 범주에서는 0.6825를 기록하였다.