Acknowledgement
본 연구는 보건복지부의 재원으로 한국보건산업진흥원의 보건의료기술 연구개발사업(HI18C1216) 그리고 과학정보통신부의 재원으로 한국연구재단(2021R1A5A8029876) 지원에 의하여 이루어진 것임.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2023.11a
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- Pages.475-478
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- 2023
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Development and Validation of Spine Classification Model for Sarcopenia Diagnosis and Validation
근감소증 진단을 위한 척추 분류 모델 개발 및 검증
- 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)
- 이충섭 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 임동욱 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 노시형 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
- 박철 (원광대학교병원 호흡기내과) ;
- 정창원 (원광대학교 의료융합연구센터)
- Published : 2023.11.02
Abstract
컴퓨터 단층촬영(CT)을 활용한 골격근 단면적은 근감소증과 관련된 기능을 평가하는 데 사용된다. 일반적인 근감소증 연구는 요추 3번의 골격근량을 주로 보지만 암 또는 폐절제술과의 상관관계를 예측하기 위한 다양한 연구에서는 흉추 4번, 7번, 8번, 10번, 12번 다양한 수준의 골격근량으로 연구를 진행하고 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 흉부와 복부 CT 영상에서 근감소증 진단을 위해서 흉추와 요추의 영역별 슬라이스를 검출하기 위해서 CNN 구조의 EfficientNetV2를 전이학습하여 인공지능 모듈을 개발하였다. 인공지능 모듈은 전체 흉부 및 복부 CT 영상에서 Cervical, T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8, T9, T10, T11, T12, L1, L2, L3, L4, L5, Sacral 총 19 클래스를 검출하도록 하였다. Test 데이터셋을 사용하여 Confusion Matrix와 Grad-CAM으로 모델의 정확도를 시각화하여 보였으며 검증으로 인공지능 모듈의 정확성을 측정하였다. 끝으로 우리가 개발한 다기관 공동연구 지원플랫폼에 적용하여 시각화된 결과를 보였다.
Keywords