과제정보
본 연구는 보건복지부의 재원으로 한국보건산업진흥원의 보건의료기술 연구개발사업(HI18C1216) 그리고 과학정보통신부의 재원으로 한국연구재단(2021R1A5A8029876)(2020R1I1A1A01074256) 지원에 의하여 이루어진 것임.
한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)
- 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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- Pages.448-450
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
EfficientNetV2기반 자동 요추분류 모델에 관한 연구
A Study on the Auto Lumbar Spine Classification Model Based on EfficinetNetV2
- 이충섭 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 임동욱 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 노시형 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 박철 (원광대학교병원 호흡기내과 ) ;
- 정창원 (원광대학교 의료융합연구센터)
- Chung-sub Lee (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
- Dong-Wook Lim (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
- Si-Hyeong Noh (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
- Chul Park (Division of Pulmonary Medicine, Department of Internal Medicine, Wonkwang University Hospital) ;
- Chang-Won Jeong (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University)
- 발행 : 2023.05.18
초록
본 논문에서는 복부 CT 의료영상에서 근감소증 진단을 위한 지표로 활용하는 요추 3번 슬라이스를 분류하기 위해서 CNN 기반의 EfficientNetV2를 사용하여 자동분류모델을 개발하였다. 이를 위해 먼저 전체 복부 CT 의료영상에서 Thoracic, L1, L2, L3, L4, L5, Sacral 7개의 슬라이스를 검출하도록 하였다. 자동분류모델의 정확성을 측정하기 위해서 Test 데이터셋을 사용하여 Confusion Matrix 결과를 통해 개발된 모델의 성능을 검증한 결과를 보였다. 본 연구결과는 복부 CT 영상에서 기존 L3 레벨의 특정 단면에서 근육량을 측정하는 것에서 다양한 부위에서 측정할 수 있는 장점을 갖게 된다. 그리고 의료영상기반의 근감소증 진단 연구에 도움을 줄 것으로 기대하고 있다.
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