Acknowledgement
본 연구는 과학정보통신부의 재원으로 한국연구재단(2020R1I1A1A01074256) 그리고 보건복지부의 재원으로 한국보건산업진흥원의 보건의료기술 연구개발사업(HI18C1216) 지원에 의하여 이루어진 것임.
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.462-464
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Development of Artificial Intelligence Model for Diagnosing Liver Fibrosis Based on Medical Image
의료영상기반의 간 섬유화 진단을 위한 인공지능 모델 개발
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Noh, SiHyeong
(Medical Convergence Research Center, Wonkwang University)
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- Lim, Dongwook (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
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Lee, Chungsub
(Medical Convergence Research Center, Wonkwang University)
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- Kim, Tae-Hoon (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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- 임동욱 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
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이충섭
(원광대학교 의료융합연구센터)
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- 김태훈 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 정창원 (원광대학교 의료융합연구센터)
- Published : 2022.11.21
Abstract
의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 장기 섬유증은 만성 염증성 질환의 질병 진행을 특징짓고 전 세계적으로 모든 원인으로 인한 사망률의 45%에 기여하며, 그중 간 섬유증은 주로 삶의 질과 예후를 결정한다. 해당 질환은 임상 현장에서 혈액데이터 분석 그리고 간생검을 통해 진단을 하고 있으나 최근 의료영상 분석을 통해 진단에 활용하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 간 섬유화를 진단하기 위해 MRI영상을 학습하여 질환에 대한 중증도 진단을 돕는 인공지능 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 모델을 개발하는 과정과 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 간 섬유화를 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.
Keywords