본문/내용
1. Problem / Objective
폐렴은 공기로 채워진 폐 포자로 인해 발생하는 심각한 감염 질환이며, 전 세계적으로 많은 사람들의 생명을 위협하는 주요 원인 중 하나이다. 특히 고령자나 면역 시스템이 약한 환자에게는 더욱 치명적일 수 있다. 폐렴의 조기 진단은 치료의 성공 여부를 결정짓는 중요한 요소이며, 이 과정을 간소화하고 효율적으로 만들기 위한 여러 연구가 진행되고 있다. 이와 같은 배경에서, 빅데이터 및 머신러닝 기술을 활용하여 엑스레이 이미지를 통한 폐렴 탐지 모델을 개발하는 필요성이 대두되었다. 엑스레이 촬영은 폐렴을 포함한 여러 호흡기 질환의 진단에서 널리 사용되는 표준 검사 방법이다. 그러나 전통적인 진단 방식은 방사선과 의사에 대한 의존도가 높아, 시간 소모 및 인적 오류의 가능성이 존재한다. 따라서 엑스레이 이미지를 자동으로 분석하여 폐렴이 있는지 여부를 판단할 수 있는 컴퓨터 비전 모델의 필요성이 증가하고 있다. 이러한 모델은 대량의 데이터를 신속하게 분석하고 높은 정확도를 유지할 수 있기에, 임상 현장에서 진단 시간 단축 및 효율성 증대에 기여할 수 있다. RSNA Pneumonia Detection Challenge는 이러한 배…