초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
다기관 데이터를 활용한 빅데이터 기반 부정교합 진단 모델 개발

○ 전체 내용
1) Cascade Network
Cascade Network는 관심 영역을 도출하는 ROI Detection 단계와 도출된 ROI에서 최종적으로 정확한 계측점을 예측하는 Landmark Detection 단계로 나누어진다.

2) ROI Detection - RetinaNet
ROI Detection 단계로는 RetinaNet을 사용하였다. RetinaNet은 on

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
다기관 데이터를 활용한 빅데이터 기반 부정교합 진단 모델 개발

○ 전체 내용
1) Cascade Network
Cascade Network는 관심 영역을 도출하는 ROI Detection 단계와 도출된 ROI에서 최종적으로 정확한 계측점을 예측하는 Landmark Detection 단계로 나누어진다.

2) ROI Detection - RetinaNet
ROI Detection 단계로는 RetinaNet을 사용하였다. RetinaNet은 one-stage detector 모델로서, 효과적으로 특징을 추출하기 위해 다양한 사이즈의 특징맵을 사용하는 feature pyramid network를 사용한다.

3) Landmark Detection - UNet+Frequency Attention Block
Segmentation Network로서 UNet을 활용하였다. UNet의 Encoder와 Decoder에 Frequency Attention Block을 추가하였다. Frequency Attention Block은 특징맵을 웨이블릿 변환을 통해 1개의 저주파영역과 3개의 고주파 영역으로 분할한 후, 각 영역에 대한 가중치를 스스로 학습하는 Self-Attention기법과 Convolution이 융합된 Block이다.

□ 연구개발성과
1) 다기관 데이터셋을 활용한 연구에서 필요한 라벨링 기준에 대해 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 한명의 계측자의 일관된 기준이 여러명의 계측자들을 통한 평준화된 기준보다 인공지능 학습에 있어서 우수한 결과를 이끌어낸다는 것을 확인할수 있었다.
2) 주파수 영역에 대한 접근을 통해 데이터의 일반화와 고도의 정밀성을 효과적으로 이끌어낼 수 있었다. 주파수 영역에 대한 선택을 인공지능이 스스로 학습과정에서 찾아가는 Frequency Attention Block을 통해 손실되는 정보없이 고주파 영역의 정밀성과 저주파 영역의 일반화에 대한 정보를 효율적으로 활용할 수 있었다.

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
본 연구는 총 10개 기관의 데이터를 사용하였으며, 8개 기관의 데이터에 대한 검증을 통해 다기관에도 강건한 계측 모델임을 높은 신뢰도로 입증할 수 있었다. 또한 주파수 영역을 활용하여 데이터의 일반화를 성공적으로 도출하였기 때문에 계측 (Landmark Detection)분야 뿐만 아니라 Classification, Regression, Segmentation 등의 모든 분야에서도 안정된 성능의 강건한 인공지능 모델을 생성할 수 있다 본연구진은 여러 기관의 추가 데이터셋(기관당 최소 100증례) 활용을 통해 결과에 대한 신뢰성을 높여 연구 결과물로 앱, 소프트웨어 개발등의 실제적인 결과물을 도출할 계획이다. 최종 목표는 중국 대학병원과의 지속적인 협업과 연구를 통해 한국의 기술개발 수출에 기여하며, 한국기술의 우수성을 알리는 것이다.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 2
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 1) 연구개발의 필요성 ... 5
• 2) 연구 가설 및 최종목표 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 1) Cascade Network ... 6
• 2) ROI Detection - RetinaNet ... 6
• 3) Landmark Detection - UNet+Frequency Attention Block ... 6
• 4) 모델 평가 ... 6
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 7
• 1) 정성적 연구개발성과 ... 7
• 2) 목표 달성 수준 ... 8
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 9
• 5. 연구개발성과 및 활용 계획 ... 9
• 6. 참고문헌 ... 10
• 끝페이지 ... 11