연구목적 : 난소종 병변 탐지 분류 모델을 만들기 위해 초음파 영상 데이터에 대한 3000여개의 데이터를 획득하고, 이를 분류하는 과정 속에서 생기는 문제들이 존재한다. 특히 데이터에 대한 순수한 Sonography 형태가 아닌 전문의에 의해 annotation 태그가 존재하는 이미지와 환자의 개인정보와 같은 태그가 함께 담긴 이미지를 획득하였을 때, 딥러닝 분류 모델이 이에 대한 태그를 확인하여 환자의 중요 ROI 위치가 아닌 컨텍스트로 판단할 경우가 존재한다. 따라서 이러한 문제들을 해결하기 위해 “GAN-based Ultrasound Image Annotation Removal Methology”를 제안하고자 한다.
mask 에 강한 classification 모델
External Open Data : BUSI, BUSI30
방법
mask를 지워줄 수 있는 방법 → 인페인팅 이미지 → 분류 모델 학습
노이즈 이미지 → 마스킹을 집중하지 않는 분류 모델 학습