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Web Application Implementation Using Flask Model Serving : Urinary Stone Artificial Intelligence Application

Flask 의 모델 서빙을 이용한 웹 어플리케이션 구현 : Urinary Stone 인공지능 응용

  • Lee, Chung-Sub (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Lim, Dong-Wook (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • No, Si-Hyeong (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Kim, Ji-Eon (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Yu, Yeong-Ju (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Kim, Tae-Hoon (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Park, Sung Bin (Department of Radiology, ChungAng University Hospital) ;
  • Yoon, Kwon-Ha (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Jeong, Chang-Won (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University)
  • 이충섭 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 임동욱 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 노시형 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 김지언 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 유영주 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 김태훈 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 박성빈 (중앙대학교 병원 영상의학과) ;
  • 윤권하 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 정창원 (원광대학교 의료융합연구센터)
  • Published : 2021.05.12

Abstract

본 논문은 웹의 발달로 인하여 의료 서비스들이 기존의 Client-Server 방식의 제품에서 Web 방식의 제품으로 변경되고 있는 현대 흐름에서 인공지능 어플리케이션 또한 Web 으로 서비스 하기 위한 방법과 구현된 요로결석 AI 어플리케이션에 대해 기술한다. 이를 구현하기 위해 Python 기반의 Flask 라는 마이크로 웹 프레임워크를 사용하여 DICOM 핸들링, Pre-Processing, Mask 를 생성하고 Predict 결과를 Model Serving 을 통하여 Urinary Stone Segmentation Model 이 서비스되는 인공지능 웹 어플리케이션 동작 방식과 수행 결과를 보인다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 보건복지부의 재원으로 한국보건산업진흥원의 보건의료기술 연구개발사업(HI18C1216) 그리고 한국연구재단(NRF-2018R1D1A1B07048833)(NRF-2020R1I1A1A01074256) 지원에 의하여 이루어진 것임.