초록 ▼

연구의 목적 및 내용
본 연구 과제는 현재 의약품의 형태와 색상이 비슷하여 환자뿐만 아니라 의료 전문가조차 의약품의 구분에 어려움을 겪고 있다는 X문제에 착안하여 최근 급속히 발전한 기계학습 기술을 바탕으로 이러한 문제를 해결하고, 나아가 사용자가 필요로 하는 복약 정보를 추가적으로 제공하여 약물 오용으로 발생할 수 있는 위험 상황을 미연에 방지하고 올바르게 처방/섭취 할 수 있도록 하는 연구임. 이를 위해 본 연구에서는 약품 인식을 위한 심화학습 기반의 인식 알고리즘을 개발하여 환경 변화에 강건하도록 해 사용자의 이용상 편의

연구의 목적 및 내용
본 연구 과제는 현재 의약품의 형태와 색상이 비슷하여 환자뿐만 아니라 의료 전문가조차 의약품의 구분에 어려움을 겪고 있다는 X문제에 착안하여 최근 급속히 발전한 기계학습 기술을 바탕으로 이러한 문제를 해결하고, 나아가 사용자가 필요로 하는 복약 정보를 추가적으로 제공하여 약물 오용으로 발생할 수 있는 위험 상황을 미연에 방지하고 올바르게 처방/섭취 할 수 있도록 하는 연구임. 이를 위해 본 연구에서는 약품 인식을 위한 심화학습 기반의 인식 알고리즘을 개발하여 환경 변화에 강건하도록 해 사용자의 이용상 편의성을 높이며, 모바일 단말용 애플리케이션을 개발하여 사용자가 사용하기 쉬우면서 픽토그램을 포함한 다양한 정보를 제공하도록 하고, 약품 데이터베이스를 구축하여 효율적인 정보 전달 및 관리가 가능하도록 하며 국내 관련 기관의 의약품 관리 및 정보 전달 능력을 향상시켜 궁극적으로 국내 보건 기술의 첨단화 및 국민 복지에 기여하고자 함.

연구결과
1. 약품의 정렬을 위한 영상처리 알고리즘 개발
-배경을 제거하고 학습자료와 다른 방향으로 취득된 영상에 대한 정규화
-Angular Radial Transform(ART)기반 알약 정렬

2. 정제와 캡슐 약품을 인식 할 수 있는 CNN 모델을 새로이 제안하고 개발함
-ON/OFF ReLU를 적용한 CNN을 구현하고 알약인식에 적용
-기존 ReLU기반 성능보다 1.5~2%가량 성능 향상을 얻음

3. 사용자용 애플리케이션 구현
-클라이언트-서버 기반 알약인식 애플리케이션 구현

4. 약품 데이터베이스 구축
-의약품 영상정보 수집을 위한 이미지센서 장치 연구
-정제/캡슐의 색깔 및 형태, 조도 등 환경 변수에 따라 영상정보 반자동수집
-다빈도처방의약품 정제/캡슐 100종 선정(정제 60종/캡슐 40종) 클라우드 기반 저장
-100여종의 알약에 대하여 촬영각도, 조도, 앞면과 뒷면을 달리하여 영상을 촬영

연구결과의 활용계획
본 연구를 통해 다수의 미식별 상태의 의약품에 노출됨으로써 초래될 수 있는 의약품 중복처방, 오남용, 금기 등으로 인한 각종 문제점을 미연에 방지하고 약화 사고 시 신속하고 적절히 대처하여 의약품 사용의 적정성 및 안전성을 확보할 수 있음. 또한 일상생활에서 누구나 추가적 비용 없이 의약품을 쉽고 빠르게 식별 가능하도록 하여 일반 대중의 안전하고 건전한 의약품 소비가 가능하며 약품식별을 통해 발생하는 정보의 데이터베이스 구축을 통한 효율적인 의약품 관리가 가능함. 기술적 관점에서는 기존의 학습 정보를 잘 유지하면서도 새로운 데이터를 추가적으로 학습할 수 있도록 함으로써 심화학습 모델이 점진적으로 그 성능을 개선해 나갈 수 있도록 하는 새로운 심화학습의 연구 분야를 개척하여 기계학습 기술의 성능 및 효율성을 획기적으로 개선할 수 있을 것으로 기대함. 또한 의약품처방조제 지원서비스 (DUR), 의약품유해사례 정보서비스 (KAERS) 등 현재 시행되고 있는 보건의료 관련 제도와 연계하여 국민 건강 증진 및 보건 의료 연구를 통한 제약산업 발전을 기대할 수 있음.

(출처 : 요약문 4p)

Abstract ▼

Purpose&contents
This research project aims at solving X-problem of automatic detection of pills whose shapes and colors similar enough for medical professionals to find the true identify of the given pills. The proposed solution is expected to supply necessary information for medicine to ordinar

Purpose&contents
This research project aims at solving X-problem of automatic detection of pills whose shapes and colors similar enough for medical professionals to find the true identify of the given pills. The proposed solution is expected to supply necessary information for medicine to ordinary people. A new technique based on the state of the art machine learning technologies such as deep learning was proposed, which is robust to the environment variations for non-professional users. The project also includes developing application softwares for mobile devices, providing easy-to-use interfaces using pictograms, building pill database for efficient management of the pill images, and ultimately improving national medicine management for public welfare.

Result
1. Development of Image Processing Algorithm for Alignment of Drugs
-Normalization of images acquired in a different environment
-Angular Radial Transform (ART) based pill image normalization

2. Development of CNN models to recognize tablets and capsule-type drugs
-Implement CNN with ON / OFF ReLU and apply to pill recognition
-Achieved 1.5 ~ 2% performance improvement over ReLU-based methods

3. Implementing Android applications for users
-Implement client-server based pill recognition applications

4. Drug database construction
-Research on image sensor device for medical image information collection

-Semi-automatic acquisition of image information according to environmental variables such as color, shape and illumination of tablet / capsule

-Prescription Drug Tablets / 100 capsules (60 tablets / 40 capsules)

-Images captured from different angles, illuminations, front and back sides for 100 kinds of tablets

Expected Contribution
This study was designed to prevent various problems caused by exposure to many unidentified medicines, and to promptly and appropriately deal with them in case of weakness, Can be secured. In addition, anyone in everyday life can easily and quickly identify medicines at no additional cost, so that safe and healthy consumption of medicines can be consumed by the general public, and efficient drug management can be achieved by building a database of information generated through drug identification. From the technical point of view, we have pioneered new research fields of deep learning that enable the deep learning model to gradually improve its performance by allowing additional data to be learned while maintaining existing learning information, We can expect to see a dramatic improvement in the market. In addition, we can expect the development of the pharmaceutical industry through the promotion of public health and healthcare research in connection with the current healthcare-related systems such as drug prescription support service (DUR) and drug harmful case information service (KAERS).

(출처 : SUMMARY 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 2
• 연구계획 요약문 ... 3
• 연구결과 요약문 ... 4
• 한글요약문 ... 4
• SUMMARY ... 5
• 연구내용 및 결과 ... 6
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 9
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 11
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 18
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 19
• 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 20
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 21
• 8. 참고문헌 ... 21
• 9. 연구성과 ... 22
• 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 22
• 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 23
• 12. 기타사항 ... 24
• 별첨1. 대 표 연 구 성 과 ... 25
• 별첨2. 세부 목표 관련 증빙 ... 28
• 끝페이지 ... 30