[논문 리뷰] Monkeypox Image Data collection

Md Manjurul Ahsan, Muhammad Ramiz Uddin외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 06. 03.

Poxvirus research and outbreaks인용 수 32

한 줄 요약

본 논문은 웹 소스에서 수집한 공개 Monkeypox 이미지 데이터세트를 제시하고, 증강을 통해 약 1905개의 이미지로 확장하여 ML 기반 진단 연구를 가능하게 한다.

ABSTRACT

This paper explains the initial Monkeypox Open image data collection procedure. It was created by assembling images collected from websites, newspapers, and online portals and currently contains around 1905 images after data augmentation.

연구 동기 및 목표

• 연구 목적 및 동기: 사용 가능한 데이터가 부족하여 계산 분석을 위한 공개 Monkeypox 이미지 데이터세트의 생성을 촉진한다.
• 웹사이트, 신문, 온라인 포털에서의 데이터 수집 과정 설명.
• 데이터 크기와 다양성을 증가시키기 위한 데이터 증강 방법 제시.
• 이미지 기반 진단 모델과 모바일 도구를 학습하는 데 데이터세트를 활용할 수 있는 가능성 강조.

제안 방법

• 공개 소스에서 Monkeypox, Chickenpox, Measles, Normal 피부 이미지를 수집.
• Keras ImageDataGenerator를 이용한 데이터 증강으로 데이터세트를 확장.
• 샘플 이미지와 히스토그램 분석을 제공하여 이미지 특성 시연.
• GitHub 저장소를 통해 데이터세트를 공개적으로 이용 가능하게 함.
• 접근 방식을 정당화하기 위해 관련 데이터세트 및 COVID-19 이미지 데이터 수집 관련 선행 연구를 참조.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 공개 Monkeypox 이미지 데이터세트를 공개 웹 소스에서 계산 분석에 효과적으로 구성할 수 있는가?
• RQ2 데이터 증강이 Monkeypox 관련 이미지 데이터세트의 크기와 가변성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 결과 데이터세트가 Monkeypox용 이미지 기반 진단 모델(예: CNN, GAN, 전이 학습) 학습에 적합한가?
• RQ4 수집된 이미지의 시각적 및 통계적 특성(예: 히스토그램)이 다른 피부 질환과 비교하여 어떤 차이를 보이는가?

주요 결과

• 데이터세트에는 43 Monkeypox, 47 Chickenpox, 17 Measles, 및 54 Normal 원본 이미지가 포함되어 있다.
• 증강으로 데이터세트를 약 1905개 이미지까지 확장했다.
• 데이터세트는 Monkeypox의 이미지 기반 진단 탐색을 지원하며 PCR이나 현미경 검사에 대한 의존도를 줄일 수 있다.
• 샘플 그림 및 히스토그램이 이미지 특성 및 분포를 보여준다.
• 데이터세트는 커뮤니티가 사용할 수 있도록 GitHub에서 공개적으로 이용 가능하다.