Acknowledgement
본 연구는 보건복지부의 재원으로 한국보건산업진흥원의 보건의료기술 연구개발사업(HI18C1216) 그리고 과학정보통신부의 재원으로 한국연구재단(2021R1A5A8029876)(2020R1I1A1A01074256) 지원에 의하여 이루어진 것임.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.11a
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- Pages.577-579
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Development of Image Segmentation Model for Sarcopenia Diagnosis and Its application
근감소증 진단을 위한 영상분할 모델 개발 및 적용
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Noh, Si-Hyeong
(Medical Convergence Research Center, Wonkwang University)
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- Yu, Yeongju (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
- Lim, Dongwook (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
- Kim, Ji-Eon (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
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Lee, Chungsub
(Medical Convergence Research Center, Wonkwang University)
;
- Yoon, Kwon-Ha (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
- Jeong, Chang-Won (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University)
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노시형
(원광대학교 의료융합연구센터)
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- 유영주 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 임동욱 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 김지언 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
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이충섭
(원광대학교 의료융합연구센터)
;
- 윤권하 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 정창원 (원광대학교 의료융합연구센터)
- Published : 2021.11.04
Abstract
의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.
Keywords