Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 의료기관 창업 캠퍼스 연계 원천기술개발사업의 지원에 의하여 이루어진 것임. (No. NRF-2016M3A9E9941569)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.05a
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- Pages.393-396
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Deep learning-based assistance software implementation for pulmonary embolism diagnosis
딥러닝 기반 폐색전증 진단 보조 소프트웨어 구현
- Roh, Tae seong (Dept. of Computer Software Engineering, Wonkwang University) ;
- Kim, Sea Jung (Dept. of Computer Software Engineering, Wonkwang University) ;
- Shin, Jin Woo (Dept. of Computer Software Engineering, Wonkwang University) ;
- Kim, Jun Hyung (Dept. of Computer Software Engineering, Wonkwang University) ;
- Kim, Kou Gyeom (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
- Ryu, Jong Hyun (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
- Jeong, Kil Hwan (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
-
Kim, Dae Won
(Medical Convergence Research Center, Wonkwang University)
;
- Jun, Hong Young (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University)
- 노태성 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 김세정 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 신진우 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 김준형 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 김규겸 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 유종현 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 정길환 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
-
김대원
(원광대학교 의료융합연구센터)
;
- 전홍영 (원광대학교 의료융합연구센터)
- Published : 2021.05.12
Abstract
폐색전증(Pulmonary Embolism : PE)은 사망률이 높은 질환중 하나이다. 초기에 정확한 진단 및 치료를 시행하는 경우 사망과 재발의 경우가 흔치 않으나 지연 진단이 일어나는 경우 사망률은 높기 때문에 보다 정확하고 빠른 검사법이 필요하다. 본 연구에서는 폐색전증 환자의 흉부 CT 데이터를 가지고 딥러닝 알고리즘을 생성하여 소프트웨어를 구현하고자 한다. 개발된 딥러닝 기반의 폐색전증 진단 보조 소프트웨어는 CT 촬영 후 즉각적인 질환 예측으로 판독 시간의 단축과 효율성을 제공할 것으로 기대된다.
Keywords