설명 가능한 폐암 분류 앙상블 프레임워크
폐암은 전 세계적으로 주요 암 사망 원인이며, 흉부 CT 분류는 조기 진단 및 환자 관리에 중요합니다. 그러나 기존 딥러닝 기법은 대규모 주석 데이터셋과 높은 연산 자원을 요구하며, 해석 가능성이 부족하다는 한계가 있습니다. 본 연구는 DenseNet169와 MobileNetV2 두 가지 전이 학습 기반 딥 CNN 모델을 활용한 다중 클래스 폐암 분류를 위한 설명 가능한 하이브리드 앙상블 프레임워크를 제안합니다. 여러 앙상블 기법을 통해 각 모델의 클래스 확률 출력을 결합하고, 예측에 기여하는 이미지 영역을 시각적으로 설명하기 위…