초록 ▼

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

골밀도(BMD)는 골질환 진단의 핵심 요소이다. 컴퓨터 단층촬영(CT)은 널리 쓰이는 영상 기법이지만 기술적 어려움으로 인해 골밀도를 측정하지는 않는다. 따라서 BMD를 측정하기 위해서는 이중 에너지 X-선 흡수측정법(DXA)이 필요하고 이는 추가적인 방사선 노출로 이어진다. 본 연구에서는 CT에서 L1 척추의 축 단면 영상에서 골밀도를 추정하기 위한 딥러닝 프레임워크를 설계하였다. 그 결과 BMD 추정치와 DXA BMD의 ...

골밀도(BMD)는 골질환 진단의 핵심 요소이다. 컴퓨터 단층촬영(CT)은 널리 쓰이는 영상 기법이지만 기술적 어려움으로 인해 골밀도를 측정하지는 않는다. 따라서 BMD를 측정하기 위해서는 이중 에너지 X-선 흡수측정법(DXA)이 필요하고 이는 추가적인 방사선 노출로 이어진다. 본 연구에서는 CT에서 L1 척추의 축 단면 영상에서 골밀도를 추정하기 위한 딥러닝 프레임워크를 설계하였다. 그 결과 BMD 추정치와 DXA BMD의 상관계수는 0.905로 나타났다. 진단 기준(T-점수 =-1.0)을 이용하여 샘플을 비정상군과 정상군으로 분류하였을 때 진단 검사에서 F1 점수 최대값은 0.875로 나타났다. 또한, 네트워크가 척추공 주변 영역에 집중하는 설명 가능한 인공지능 기법을 통해 확인하였다. 본 연구는 임상에서 의사를 보조하고 CT 데이터베이스에서 잠복 환자를 식별하기 위한 자동 판독기로 활용할 수 있을 것으로 생각한다. 또한 제안하는 설명 가능한 프레임워크는 다양한 분야의 CNN 기반 추정(회귀) 작업에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

주제어