과제정보
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 대학ICT연구센터지원사업의 연구결과로 수행되었음 (IITP-2022-2020-0-01461)
한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
- 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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- Pages.589-591
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
임상 가이드라인 기반 흉부 X-ray 영상 품질 평가 도구 개발
Tool Development for Evaluating Image Quality of Chest X-ray
- 남기현 (아주대학교 전자공학과) ;
- 유동연 (아주대학교 AI융합네트워크학과) ;
- 김양곤 (아주대학교 AI융합네트워크학과) ;
- 선주성 (아주대학교 의과대학 영상의학과) ;
- 이정원 (아주대학교 전자공학과)
- Nam, Gi-Hyeon (Dept. of Electric Engineering, Ajou University) ;
- Yoo, Dong-Yeon (Dept. of AI Convergence Network, Ajou University) ;
- Kim, Yang-gon (Dept. of AI Convergence Network, Ajou University) ;
- Sun, Joo-Sung (Dept. of Radiology, Ajou University) ;
- Lee, Jung-Won (Dept. of Electric Engineering, Ajou University)
- 발행 : 2022.11.21
초록
흉부 X-ray 영상은 폐 질환을 진단하는 기본적인 도구로써 널리 사용되고 있다. 정확한 진단을 위해 흉부 X-ray 영상의 품질을 평가하는 과정을 거쳐야 하는데, 이 과정은 주관적인 기준에 따라 수 작업으로 이루어지기 때문에 많은 시간과 비용이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 임상 현장에서 사용되는 흉부 X-ray 영상 화질 평가 가이드라인을 기반으로 인공음영, 포함범위, 환자자세, 흡기정도, 그리고 투과 상태의 5가지 품질 평가를 자동화하는 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 품질 판단에 소요되는 시간과 비용을 줄여주고, 더 나아가 흉부 병변 진단을 위한 학습 모델 개발의 양질의 학습 데이터를 선별하는 전처리 과정에 활용될 수 있다.
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