1. 서비스 명칭:
반려동물 Tumor Anomaly Detection(반려동물 복부종양 탐지 모델)

2. 서비스 배경 및 목적:
반려동물의 건강 진단 및 치료는 현재 매우 중요한 문제입니다. 이에 따라 반려동물의 종양 진단을 빠르고 정확하게 도출해내는 것이 중요합니다. 이 서비스의 목적은 강아지와 고양이의 PET(Positron Emission Tomography) 이미지를 이용하여 종양을 분류하고, 이를 토대로 진단 및 치료를 더욱 정확하게 수행하는 것입니다.

3. 인공지능 서비스 유사 사례 분석:
인공지능 기술을 활용한 반려동물 진단 및 치료 관련 서비스는 현재 많이 나와 있습니다. 

VetFinder: 인공지능 기술을 이용하여 반려동물의 질병 진단과 예방 접종 정보를 제공합니다.

PawprintAI: 인공지능 기술을 활용하여 반려동물의 건강 상태와 병력, 예방 접종 이력 등을 기록하고, 이를 기반으로 반려동물의 건강 상태를 모니터링합니다.

4. 인공지능 모델의 입출력:
입력 : 반려동물 복부 MRI 이미지, 출력 : 종양의 양성(benign) / 악성(malignant) 분류 결과

5. 데이터셋 구축방안
AIHub 반려동물 질병 진단을 위한 영상 데이터(복부) (https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=498) 를 사용하여 복부 종양 영상 데이터의 후처리 코드 제공.

6. 데이터셋 구성 목표
Train set : 11,767
Test set : 1736
(7:1)
Train set 및 Test set의 class별 비율 : Train : 11,655 / 112,  test : 1736/38

7. 인공지능 모델 평가 방법
F1 Score = 2 * Precision * Recall / (Precision + Recall)

8. 인공지능 모델 성능 목표
(F1 Score) 96.0%

Normal : 1

Abnomal : 0

으로 예측

9. 서비스 구축 계획 및 사용 시나리오:
그라디오로 웹 인터페이스 구성, 반려동물의 MRI 영상을 입력으로 받아 모델로 종양이 양성인지 악성인지를 판단합니다.
판단 결과를 사용자에게 출력합니다. 종양이 발견된 경우, 사용자는 추가적인 검사와 진단을 위해 병원을 찾거나 작은 병원에서는 더 큰 병원으로 이송할 수 있습니다.

10. 서비스 기대효과:

반려동물의 건강 진단 및 치료에 대한 정확도를 높일 수 있습니다.
종양 진단을 더욱 빠르게 수행할 수 있어, 치료 시간을 단축할 수 있습니다.
진단 과정에서 전문적인 인력이 필요하지 않으므로, 전문적인 동물 병원을 찾기 어려운 지역에서도 유용하게 사용할 수 있습니다