modeltraining2 초음파 영상 분류, BPD 만으로는 부족했다 시작하며;현재 ResNet18 모델을 활용하여 초음파 영상을 프레임 단위로 추출해서 각 프레임을 특정 카테고리(클래스)로 분류하는 작업을 진행하고 있다. 작업 초기에는 초음파 영상에서 BPD(Biparietal Diameter, 양두정경)와 UNKNOWN(알 수 없는 경우) 두 가지로만 분류했다. 이 방식은 단순하면서도 빠르게 결과를 도출할 수 있었고, 실제로도 내가 의도한 대로 BPD 이미지가 상당히 잘 분류되었다. 하지만 점차 데이터가 쌓이고 모델의 예측 결과를 면밀히 분석하면서 문제가 보이기 시작했다. 복부 둘레(AC, Abdominal Circumference)나 머리 둘레(HC, Head Circumference) 등이 BPD 로 잘못 분류되는 경우가 많았다. 이들 역시 초음파 영상에서 BPD .. 2025. 2. 22. ResNet18 로 초음파 영상 똑똑하게 분석하기 시작하며;초음파 영상에서 두정골 직경 (Biparietal Diameter, 이하 BPD)을 측정하기 위해 이미지 분석을 진행했다. 하지만 그 이전 단계에서, 먼저 영상을 프레임 단위로 나누는 과정이 필요했다. 영상은 짧게는 3~10분, 길게는 30분 이상까지 존재하는데, 단순히 프레임을 모두 추출하면 30분 영상의 경우 6만 장이 넘는 이미지가 생성된다. 이렇게 많은 이미지에서 BPD 를 측정하기 위해 스케일 바를 탐색하고 ROI(관심 영역)를 찾는 과정은 비효율적일 것 같았다. 그래서 프레임 추출 단계에서 이미지 전처리를 최대한 진행하면 불필요한 데이터를 줄이고 분석 효율을 높일 수 있을 거라고 판단했다. 이를 위해 특정 기준을 설정해 프레임을 선별하는 방식을 시도했다. 예를 들어, 영상 내에서 십자.. 2025. 2. 6. 이전 1 다음
