불균형한 흉부 엑스레이 분류를 위한 약지도 학습 모델 분류기

Abstract

본 프로그램은 의료 현장에서 생각할 수 있는 적은 수의 레이블이 있는 데이터(labeled data)와 레이블이 없는 데이터(unlabeled data)가 존재하는 환경을 구성하고 불균형한 흉부 X-ray 분류의 성능 향상을 위하여 데이터 증강(data augmentation) 알고리즘인 Mixup과 약지도 학습(weakly supervised learning)을 결합하는 방법을 구현하였다.