Quantitative Evaluation of Nose Deformity of Cleft Lips Using a Neural Network

Our study aimed at quantitative assessment of a cleft palate nose deformity condition by analyzing the following parameters gathered from a photographic image of a cleft palate patient: (1) angle difference between two nostril axes, (2) center of the nostril and distance between two centers, (3) overlapped area of two nostrils, and (4) the overlapped area ratio of the two nostrils. A regression equation of doctor's grades was obtained using the eight parameters. Three plastic surgeons gave us the glades for the each photographic image by to increments with maximum grade of 100. The average reproducibility of the grades given by the three plastic surgeons and the three laymen using the developed program was $10.8{\pm}4.6%\;and\;7.4{\pm}1.8%$, respectively. Kappa values representing the degree of consensus of the plastic surgeons and the three laymen were 0.43 and 0.83, respectively. Correlation coefficient of the grades evaluated by the surgeons and obtained by the regression equation was 0.642 and that of the grades by the surgeons and by the neural network was 0.798. In conclusion, the developed neural network model provided us better reproducibility, much better consensus, and better correlation than doctor's subjective evaluation in addition to objectiveness and easy application.

신경망을 이용한 구순열로 인한 코변형의 정량적 평가

구순열 비변형 환자의 상태, 수술결과 등을 객관적으로 평가할 수 있는 방법의 개발은 구순열의 수술의 술기 등의 평가 및 발전에 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 생각되나 아직은 미진하다. 이에 본 논문은 구순열 환자의 사진을 이용해 다음과 같은 요인들을 분석하여 구순열 비변형 정도를 정량적으로 평가하고자 하였다. (1) 비공의 각도 (2) 비공의 중심점 및 중심점사이의 거리 (3) 중첩된 비공의 면적 (4) 비공의 중첩된 면적의 비 등을 각각 비교하였다. 먼저, 8개의 분석요인을 이용하여 임상의 평가점수에 대한 회귀분석을 통하여 회귀식을 획득하였다. 구순열 환자의 수술 경험이 많은 성형외과 의사 세 사람이 상기 대상 환자의 수술 후의 결과를 100 점 만점과 10점 간격으로 판정하였다. 세 명의 성형외과 의사와 개발된 프로그램을 이용한 세 명의 일반인으로부터 얻어진 평가점수의 재현성은 각각 $10.8{\pm}4.6%,\;7.4{\pm}1.8%$로 개발된 프로그램을 이용한 분석이 더 높은 재현성을 보였다. 일치도를 나타내는 kappa 통계량은 세 명의 성형외과 의사에서는 0.43, 세 명의 일반인에서는 0.83으로 프로그램을 이용한 일반인의 일치도가 훨씬 더 높게 나타났다. 회귀분석을 통한 평가와 임상의의 평가점수에서의 상관관계는 0.642이었으며, 신경회로망을 통한 평가와 임상의의 평가점수에서의 상관관계는 0.798로 신경회로망을 통한 분석이 임상의의 평가점수와 상관관계가 더 높은 것으로 나타났다. 결론적으로, 개발된 신경회로망 모델은 의사의 주관적인 평가보다 더 높은 재현성, 일치도, 상관관계를 보여주며 이는 임상의에서 구순열 비변형의 정도를 객관적이고 손쉽게 적용할 수 있을 것이라 사료된다.