초록 ▼

□ 연구개요
내시경의 발달로 위,대장 내시경을 통한 관련 질환의 진단 및 치료가 가능하게되었다. 하지만 내시경 시행의 증가로 단순 진단 및 치료 뿐만 아니라 내시경의 질（quality)에 대한 관심이 높아지고 있다.
많은 선행연구에서 시행자의 능력에 따라 내시경 질의 편차가 발생한다는 것을 보여주고 있다. 내시경 중 인공지능은 진단을 보조함으로서 병변의 진단율을 높여 줄수 있을것으로 기대된다. 본 연구에서는 인공지능을 기반으로 위내시경 및 대장내시경 영상에서 병변 검출을 보조하는 시스템을 개발하고자 했다.

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□ 연구개요
내시경의 발달로 위,대장 내시경을 통한 관련 질환의 진단 및 치료가 가능하게되었다. 하지만 내시경 시행의 증가로 단순 진단 및 치료 뿐만 아니라 내시경의 질（quality)에 대한 관심이 높아지고 있다.
많은 선행연구에서 시행자의 능력에 따라 내시경 질의 편차가 발생한다는 것을 보여주고 있다. 내시경 중 인공지능은 진단을 보조함으로서 병변의 진단율을 높여 줄수 있을것으로 기대된다. 본 연구에서는 인공지능을 기반으로 위내시경 및 대장내시경 영상에서 병변 검출을 보조하는 시스템을 개발하고자 했다.

□ 연구 목표대비 연구결과
연구 목표
내시경 촬영 환자를 대상으로 취득한 내시경 영상(위 내시경 및 대장 내시경)에 기계학습과 딥러닝 기술을 적용하여 ‘인공지능 기반 내시경 관련 질환 진단 보조시스템 (Artificial Intelligence based Endoscopy Related Disease Diagnosis System)’을 개발하고자 한다..

연구 결과
- 대장의 용종 병변 사진 2697장을 인공지능에 대입했을 때 95.6%의 정확도로 용종을 진단함
- 위의 위암 및 선종 병변 사진 3819장을 인공지능에 대입했을 때 93.7%의 정확도로 위 병변을 진단함

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
본 연구진은 위내시경 및 대장내시경 중에 병변 진단을 보조하는 인공지능 네트워크를 개발하였음. 실제 내시경 사진으로 인공지능의 성능을 평가한 결과 90% 이상의 높은 진단율을 보임. 향후 본 연구의 결과는 실제 임상에서 진단을 보조하는 기구로 사용될 수 있음. 이러한 보조적 진단 기구는 내시경을 시행받는 환자들에서 조기에 병변을 진단하는데 도움이 될것으로 생각됨.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1.1 연구 목적 ... 4
• 1.2 연구 배경 ... 4
• 1.3 연구방법 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 2.1 인공지능의 개발 ... 5
• 2.2 인공지능의 성능 평가 (internal validation) ... 5
• 2.3 인공지능의 성능 평가 (external validation) ... 5
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 6
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 6
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 6
• 3) 목표 달성 수준 ... 6
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 6
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 6
• 6. 참고문헌 ... 6
• 끝페이지 ... 7