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딥러닝 기반 방사선 비투과성 표지자 자동 검출 기법
Deep Learning-based Automated Detection of Radio-Opaque Markers in X-Ray Images 원문보기

한국방송공학회 2017년도 하계학술대회, 2017 June 21, 2017년, pp.40 - 43  

송영민 (경기대학교) ,  이병대 (경기대학교)

초록
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본 논문은 딥러닝을 이용하여 대장통과시간(Colon Transit Time, CTT) 검사를 위한 단순복부 X-Ray 영상에서 방사선 비투과성 표지자(Radio-opaque Marker)를 자동으로 검출하는 기법을 제시한다. 대장통과시간 검사는 대장의 운동질환을 평가하는데 있어 가장 기본적인 방법으로 특히 만성 변비증 환자의 병태생리에 따른 유형 분류와 치료 계획을 설정하는데 큰 도움을 주고 있으며, 내과적 또는 외과적 치료 후 평가에도 유용한 검사이다. 대장통과시간 검사는 방사선 비투과성 표지자가 내재되어 있는 캡슐을 복용한 뒤 주기적으로 단순복부 X-Ray 촬영을 통해 구간별로 남아있는 표지자의 수를 세고, 이를 통해 구역별 통과시간을 측정한다. 이 과정에서 판독의가 직접 표지자의 위치 및 개수를 세기 때문에 많은 시간이 필요하게 된다. 따라선 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 딥러닝 기법을 사용하여 X-Ray 영상 내에서 표지자의 위치를 자동 파악하는 기법을 제시한다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문은 대장통과시간 검사 시 딥러닝을 적용시켜 판독의가 직접 X-Ray 영상을 판독하는데 소요되는 시간을 단축시키며 동시에 표지자의 위치를 정확히 파악할 수 있는 기법을 제시한다. 특히 본 논문은 Work-In-Progress 상태로서 현재 다양한 방식으로 학습데이터를 제작하고, 실험 환경을 변화시키면서 연구를 진행하고 있다.
  • 본 논문은 대장통과시간 검사 판독에 딥러닝 기법 Faster RCNN 을 적용시켜 단순복부 X-Ray 영상에서 방사선 비투과성 표지자를 검출하는 기법을 제시한다. 현재까지의 실험을 통해 판독 대상 X-Ray 영상에서 표지자의 위치를 일정 수순의 정확도를 가지고 검출할 수 있음을 확인하였다.
  • 현재 실험결과에서 나타나는 보완해야 할 사항은 표지자 검출의 정확도 향상과 표지자의 정확한 개수 세기이다. 본 연구는 앞으로 이를 해결하기 위해서 더욱 많은 학습데이터를 준비하거나, 신경망의 내부 구조를 변경하여 최적의 결과를 도출하고자 한다.
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