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현대인들은 과거에 비해 균형적인 영양을 가진 식사 및 다양한 먹거리와 생활 습관을 가지게 되었으나 더욱 바빠지는 일상 속에 아침을 거르거나, 업무에 치여 제대로 된 식사를 하지 못하게 되었다. 지속적인 섭취 불량으로 인하여 영양부족은 물론이고, 소화기관에도 문제가 생기고 있다. 그 문제점이 심각해짐에 따라 역류성 식도염 등으로 인한 삼킴 장애가 발생하고 있으며, 장애로 인하여 기존보다 더욱 음식을 섭취하기 힘들어지는 상황에 놓이게 된다. 이러한 섭취 장애는 다양한 합병증의 형태로 이어지게 되거나 ...

현대인들은 과거에 비해 균형적인 영양을 가진 식사 및 다양한 먹거리와 생활 습관을 가지게 되었으나 더욱 바빠지는 일상 속에 아침을 거르거나, 업무에 치여 제대로 된 식사를 하지 못하게 되었다. 지속적인 섭취 불량으로 인하여 영양부족은 물론이고, 소화기관에도 문제가 생기고 있다. 그 문제점이 심각해짐에 따라 역류성 식도염 등으로 인한 삼킴 장애가 발생하고 있으며, 장애로 인하여 기존보다 더욱 음식을 섭취하기 힘들어지는 상황에 놓이게 된다. 이러한 섭취 장애는 다양한 합병증의 형태로 이어지게 되거나 후두암, 위암 등의 기도와 식도에 이어지는 기관에 병으로 인한 전조증상으로 확인되기도 하고, 음식물이 제대로 넘어가지 않아 목에 잔여물이 남게되면 기도흡인 등의 위험이 있어 폐 질환이나 호흡이 힘들어져 그 증상이 심각할 시에는 사망에 이른다.
실제 병원의 재활의학과에서는 이러한 삼킴 장애를 심각한 문제로 보고 있으며 증상의 심각 정도를 확인할 수 있는 다양한 방법들을 활용하지만, 대표적으로 표준검사방법인 비디오 투시 연하 검사(VFSS, Video Fluoroscopic Swalloing Study)가 사용되고 있다. 하지만, 검사결과 및 치료방향을 결정하기 위해서 일정기간의 훈련이 필요하며 의료진마다 해석이 다른 경우가 있어 치료 방법과 정도가 맞지 않는 문제가 있다.
본 논문의 프로그램은 현재 표준검사법으로 사용되고 있는 비디오 투시 연하검사의 촬영된 이미지 데이터를 수집 및 활용하여 Python 언어와 머신러닝 라이브러리인 Tensorflow의 이미지 분류기법인 R-CNN, Mask R-CNN과 Scikit-learn의 군집화 알고리즘인 K-means Algorithm을 적용하여 연하곤란 진단을 도와주는 프로그램을 제안한다. R-CNN의 분류를 통한 기관의 위치 추적 및 크기 예측과 군집화 알고리즘을 사용하여 잔여 음식물을 찾고 그 비율 측정을 통해 현 연하곤란 진단에 있는 실질적 문제점을 해소하고 그 심각 정도를 Grade별로 표기하여 좀 더 명확하게 확인할 수 있는 시각적 결과물을 제시하여 환자로 하여금 병원에 대한 신뢰성을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.