NATIONAL CANCER CENTER

AI 기반
유방암 진단지원 시스템
DEEP HEALTHSEE

INTRO

국립암센터의 연구 데이터를 활용하여 유방암 진단 AI 기술 개발 및 5차에 걸친 테스트 완료
학습모델 ResNet과 FPN(Feature Pyramid Network)을 결합한 방식과 Focal loss를 도입하여 Class unbalance 문제를 해결
Confidence threshold Score 0.4 이상에서 유방암 검출은 환자군 88% : 대조군 35%, 유방암 미검출은 환자군 12% : 대조군 65%의 성과 도출.
국립암센터와 함께 전향적 임상 협의 중

평가 기준

검출 성공 : 검출된 영역이 존재하고 병변 annotation 영역의 중심이 검출 영역 범위에 위치
검출 실패 : 검출된 영역이 없는 경우, 검출된 영역이 존재하지만 병변 annotation 영역의 중심이 검출 영역 범위를 벗어남
휴먼검증 : DEEP HEALTHSEE 평가 결과를 전문 의료진이 판단하여 검증

학습모델

ResNet + FPN(Feature Pyramid Network)
Focal loss를 도입하여 Class unbalance 문제 해결

Privacy Settings
We use cookies to enhance your experience while using our website. If you are using our Services via a browser you can restrict, block or remove cookies through your web browser settings. We also use content and scripts from third parties that may use tracking technologies. You can selectively provide your consent below to allow such third party embeds. For complete information about the cookies we use, data we collect and how we process them, please check our Privacy Policy
Youtube
Consent to display content from - Youtube
Vimeo
Consent to display content from - Vimeo
Google Maps
Consent to display content from - Google