머신러닝 모델, 특히 사전 훈련된 ResNet-50 모델과 일반 SqueezeNet 모델을 흉부 X-ray 이미지를 사용하여 결핵(TB)을 진단하는 데 적용하는 것을 탐구합니다. Kaggle에서 얻은 4,200개의 흉부 X-ray 데이터 세트를 사용하여 두 머신러닝 모델의 성능을 개발하고 비교했습니다. SqueezeNet은 32% 손실, 89% 정확도, 98% 정밀도, 80% 재현율 및 87% F1 점수를 달성했습니다. ResNet-50 모델은 54% 손실, 73% 정확도, 88% 정밀도, 52% 재현율 및 65% F1 점수를 보였습니다.
