Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Performance Evaluation of a Convolutional Neural Network Models for Diagnosing Malignant Pleural Effusion Using Positron Emission Tomography

양전자 단층 촬영 영상을 사용한 악성 흉수 진단을 위한 컨볼루션 신경망 기반 딥러닝 모델의 성능 평가

  • Yeji Kim (Dept. of Artificial Intelligence, Hanyang University) ;
  • Jong-Min Lee (Dept. of Electronic Engineering, Hanyang University) ;
  • Seung-Jin Yoo (Dept. of Radiology, Hanyang University College of Medicine) ;
  • Bo-Guen Kim (Dept. of Internal Medicine, Hanyang University College of Medicine) ;
  • Hyun Lee (Dept. of Internal Medicine, Hanyang University College of Medicine) ;
  • Yun Young Choi (Dept. of Nuclear Medicine, Hanyang University College of Medicine) ;
  • Soo Jin Lee (Dept. of Nuclear Medicine, Hanyang University College of Medicine)
  • 김예지 (한양대학교 공과대학 인공지능학과) ;
  • 이종민 (한양대학교 공과대학 융합전자공학부) ;
  • 유승진 (한양대학교 의과대학 영상의학과) ;
  • 김보근 (한양대학교 의과대학 내과) ;
  • 이현 (한양대학교 의과대학 내과) ;
  • 최윤영 (한양대학교 의과대학 핵의학과) ;
  • 이수진 (한양대학교 의과대학 핵의학과)
  • Published : 2024.01.17
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Abstract

악성 흉수의 진단은 세포학적 검사로 암세포를 확인하는 것이 필수적이며 진단율은 50~80%로 나타난다. 양성자 단층 촬영은 비침습적으로 암 병기를 평가하는 유용한 방법이다. 하지만 암이 아닌 다른 원인으로 인한 포도당 대사로 인하여 양전자 단층 촬영만으로 악성 흉수를 진단하는 데 어려움이 있다. 악성 흉수 자동 진단 모델은 암세포를 진단하는데 있어서 보조적인 역할이 가능하다. 이에 따라 본 연구는 컨볼루션 신경망 기반의 딥러닝 모델을 개발하여 악성 흉수 진단 성능을 확인하고 진단의 보조적 목적으로써 딥러닝의 사용 가능성을 확인하고자 하였다. 결과적으로 모델 전반적으로 accuracy 0.7~0.86의 높은 성능을 보였다. 본 연구의 결과를 통해 실제 의료 환경에서 악성 흉수를 진단하는데 딥러닝 모델이 보조적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2023년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2020-0-01373, 인공지능대학원지원(한양대학교)).

References

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