위 조직 병리 이미지 분류를 위한 신뢰 점수 기반 심층 능동 학습

Abstract

위암은 세계적으로 만연하고 위험한 암 중 하나이지만, 조기에 진단하기 어렵다. 임상병리사는 조직 세포 사진으로부터 비정상 신호를 섬세하게 찾아내야 한다. 위암 이미지 분류 자동화 기술은 임상병리사에게 큰 도움이 될 수 있다. 딥 러닝의 발전에 따라, 딥 러닝은 이미지 분류 자동화 기술의 주요 선택지가 되었다. 딥 러닝을 위암 판독 자동화 기술에 적용하려면 많은 양의 데이터가 필요하다. 의료 데이터는 전문가만이 레이블링 할 수 있으며 상당한 시간과 노력이 필요하다. 그래서 레이블링이 필요한 데이터를 줄이기 위해 신뢰 점수 기반 능동 학습을 고안했다. 신뢰 점수를 구하기 위해 단일 신경망을 사용했으며 신뢰 점수를 기반으로 더 가치 있는 데이터를 선별한다. 우리는 성능 저하 없이 더 적은 데이터를 사용해서 모델을 학습시키는 방법을 제안한다.