Deep Learning-based Telemedicine Platform for Diagnosing Skin Diseases in Pet Dog

본 연구에서는 휴대폰 카메라로 반려견의 이미지를 촬영한 후, 사용자가 환부를 지정하면 해당 부위의 피부 질환을 예측하는 원격 진단 시스템을 제안하였다. AI-HUB에서 제공하는 대규모 반려견 피부질환 DB를 활용하여 시스템의 성능을 검증하였다. 의료 영상 데이터 특성상 라벨 오류가 빈번하게 발생하므로, 오류가 포함된 데이터와 이를 정제한 데이터 간의 비교 실험을 수행하였다. 또한, 단일 분류기와 세부 환부별로 개별 분류기를 학습한 결과를 비교하였다. 그 결과, 세부 환부별로 분류기를 학습한 경우 총 6가지 피부 질환에 대해 82.19%의 정확도로 질병을 분류할 수 있음을 확인하였다.

Authors

Publication Details

Journal
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
Published
2026-02-28
DOI
https://doi.org/10.5573/ieie.2026.63.2.96
Primary Topic
Cutaneous Melanoma Detection and Management
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
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ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

Deep Learning-based Telemedicine Platform for Diagnosing Skin Diseases in Pet Dog

Kyoungtaek Choi, Gayeon Ryu
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
Cutaneous Melanoma Detection and Management
article

Deep Learning-based Telemedicine Platform for Diagnosing Skin Diseases in Pet Dog

Kyoungtaek Choi, Gayeon Ryu
article en

Abstract

본 연구에서는 휴대폰 카메라로 반려견의 이미지를 촬영한 후, 사용자가 환부를 지정하면 해당 부위의 피부 질환을 예측하는 원격 진단 시스템을 제안하였다. AI-HUB에서 제공하는 대규모 반려견 피부질환 DB를 활용하여 시스템의 성능을 검증하였다. 의료 영상 데이터 특성상 라벨 오류가 빈번하게 발생하므로, 오류가 포함된 데이터와 이를 정제한 데이터 간의 비교 실험을 수행하였다. 또한, 단일 분류기와 세부 환부별로 개별 분류기를 학습한 결과를 비교하였다. 그 결과, 세부 환부별로 분류기를 학습한 경우 총 6가지 피부 질환에 대해 82.19%의 정확도로 질병을 분류할 수 있음을 확인하였다.

Journal of the Institute of Electronics and Information EngineersVol. 63(2)
Good health and well-being
Openalex Percentile: Top 16%
Cutaneous Melanoma Detection and Management
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