AI 모델 상세 설명서

데이터명	세부 데이터명	AI모델 task	AI모델 (후보)	성능 지표 및 목표값	Data I/O
경동맥 혈관 CT 및 MRI 데이터	경동맥 MRI 데이터	Object Detection / Segmentation	UNet	mIoU(0.8)	Input data : MRI 이미지
					output data : 협착 발생 영역
		Classification	ResNet	ACC(80%)	Input data : MRI 이미지
					output data : 중증도
	경동맥 MRA 데이터	Object Detection / Segmentation	3D ResNet + 3D UNet	mIoU(0.8)	Input data : MRA 이미지
					output data : 협착 영역
		Classification	3D ResNet	ACC(80%)	Input data : MRA 이미지
					output data : 중증도
	경동맥 CT 데이터	Object Detection / Segmentation	UNet	mIoU(0.8)	Input data : CT 이미지
					output data : 협착 발생 영역
		Classification	ResNet	ACC(80%)	Input data : CT 이미지
					output data : 중증도
	경동맥 CTA 데이터	Object Detection / Segmentation	3D ResNet + 3D UNet	mIoU(0.8)	Input data : CTA 이미지
					output data : 협착 영역
		Classification	3D ResNet	ACC(80%)	Input data : CTA 이미지
					output data : 중증도

- 경동맥 MRI/CT 데이터
  · Object Detection / Segmentation
    - Biomedical 분야에서 초음파 영상 분석에 많이 활용되는 인공지능 모델인 UNet을 경동맥 영상 분석에 활용할 수 있도록 적절하게 모델을 변형
    - Encoder, Decoder에 포함되는 Block의 형태를 변형하여 모델을 커스터마이즈하여 개발
    - 의료 영상의 특성을 고려하여, Encoder에 사용되는 Block에 Feature 값을 Remapping 하는 방식으로 모델 커스터마이즈 예정

· Classification
    - 단일 ResNet을 활용할 계획이지만, 파라미터가 매우 많아 성능이 다소 떨어질 수 있음을 고려하여, SqueezeNet이나 AlexNet 과같이 적은 파라미터의 모델을 앙상블 학습하여 모델을 개발

- 경동맥 MRA/CTA 데이터
  · Object Detection / Segmentation
    - MRA/CTA 데이터는 기본적으로 촬영 시 3-axis 데이터가 수집이 되어 초음파나 MRI,CT 데이터와 다르게, 3D 데이터의 형식으로 구성됨
    - 이를 고려하여, 3D ResNet과 3D UNet을 결합하여 특징영역을 추출하는 방식으로 학습하여 인공지능 모델을 개발
  · Classification
    - 3D 데이터 분석 성능이 뛰어난 3D ResNet을 활용해 Classification 모델을 구현함
    - 3D ResNet을 통해 생성된 특징맵을 Fully Connected 한 이후, 환자의 정보와 같은 학습에 활용 가능한 추가 데이터를 덧붙여, 간단한 MLP를 구성하여 최종 중증도에 대한 클래스를 계산함

- 데이터 구성

- 데이터 분포

- 어노테이션 포맷

- JSON 포맷 실제 예시

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