지루성 두피염 진단을 위한 Faster R-CNN과 Atrous 컨볼루션 기반의 두피 각질 검출 기법

Abstract

지루성 두피염은 과도한 스트레스나 화학제품의 남용, 불균형한 영양 섭취 등 다양한 요인으로 인해 발생하는 질병이다. 두피염의 대표적인 증상은 두피의 각질과 통증이며, 증상이 심해지면 탈모가 발생할 수 있다. 이에 각질 검출을 통해 두피염을 초기에 진단할 수 있는 스마트폰 기반의 애플리케이션이 다수 개발되었다. 하지만, 대부분은 수치로 된 분석 결과만을 제공할 뿐, 그 수치에 관한 근거를 확인하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 지루성 두피염 진단을 위한 근거를 시각적으로 보여주기 위해 두피 영상에서 각질의 유무와 위치를 추출하는 기법을 제안한다. 이를 위해, 각질 검출에 Faster R-CNN (Faster Regions with Convolutional Neural Network) 모델을 사용하였으며, 모델의 성능을 더욱 향상하기 위해 Atrous 컨볼루션 연산을 적용하였다. 기존 컨볼루션과 Atrous 컨볼루션을 적용한 Faster R-CNN의 비교를 통해 우리가 제안하는 기법이 효과적으로 두피 각질을 검출할 수 있음을 보인다.