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근감소증 진단을 위한 영상분할 모델 개발 및 적용
Development of Image Segmentation Model for Sarcopenia Diagnosis and Its application 원문보기

한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회, 2021 Nov. 04, 2021년, pp.577 - 579  

노시형 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  유영주 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  임동욱 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  김지언 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  이충섭 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  윤권하 (원광대학교 의료융합연구센터) ,  정창원 (원광대학교 의료융합연구센터)

초록
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의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 근감소증 질환은 다양한 기저질환을 기반으로 발생하며, 특히 60대 이상은 30%의 유병율을 갖는다. 해당 질환은 임상적인 진단 방법의 발달과 임상 결과가 알려지면서 관심이 증가하고 있다. 최근 근감소증 진단방법 중의 하나로 CT 또는 MR 의료영상을 통한 진단방법이 제시되었다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 근감소증을 진단하기 위해 척추부위 중 Lumbar 3 영역의 근육, 지방 영역의 영상분할 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 영상분할 모델을 개발하는 과정과 그 근육과 지방의 영상분할 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 영상분할모델을 통해 근감소증을 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.

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