초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
■ 최종 목표
VFSS 비디오이미지에서 비정상 소견을 포착하고 해부학적 구조물의 움직임을 추적할 수 있는 오픈소스 딥러닝 모델 기반의 판독 보조 프로그램 개발
■ 전체 내용
연차별로 다음과 같은 내용의 연구를 진행하였음.
○ 1차년도
⦁ 딥러닝 모델 학습을 위한 데이터셋 구축
⦁ VFSS 판독에서 중요한 의미를 가지는 변수 탐색
⦁ 피검자의 자세가 검사결과에 미치는 영향에 대한 분석 등.
○ 2차년도
⦁ VFSS 이미지에서 사람의 개입 없이 기도흡인을

□ 연구개발 목표 및 내용
■ 최종 목표
VFSS 비디오이미지에서 비정상 소견을 포착하고 해부학적 구조물의 움직임을 추적할 수 있는 오픈소스 딥러닝 모델 기반의 판독 보조 프로그램 개발
■ 전체 내용
연차별로 다음과 같은 내용의 연구를 진행하였음.
○ 1차년도
⦁ 딥러닝 모델 학습을 위한 데이터셋 구축
⦁ VFSS 판독에서 중요한 의미를 가지는 변수 탐색
⦁ 피검자의 자세가 검사결과에 미치는 영향에 대한 분석 등.
○ 2차년도
⦁ VFSS 이미지에서 사람의 개입 없이 기도흡인을 자동으로 포착할 수 있는 딥러닝 모델 개발
⦁ 기도흡인 모델과 판독의사 판독 결과 간의 일치도 분석
○ 3차년도
⦁ VFSS 이미지에서 사람의 개입 없이 설골을 포착하고 그 동선을 추적할 수 있는 딥러닝 모델 개발
⦁ 개발된 설골 추적 모델과 기존 모델의 성능 비교

□ 연구개발성과
딥러닝모델의 개발과 학습에 활용 가능한 데이터셋을 구축하였고 기도흡인 포착 모델을 개발하여 이미지 분류 정확도 97.2%, 비디오 분류 정확도 93.2%의 성능을 달성하였으며 판독의사의 판독결과와 높은 일치도를 보여 임상적 유용성이 있음을 입증하였음. 설골 추적 모델은 설골 탐색 정확도 99.5%의 성능을 달성하였고 동선 추적에서도 RMSE 3.21의 우수한 성능을 달성함으로써 기존에 발표된 타 모델에 비하여 상대적으로 우수한 성능을 입증할 수 있었음. 연구결과를 바탕으로 SCI급 논문 4편 발표(1편은 온라인), SCOPUS 논문 1편 발표, 특허 출원 2건의 연구성과를 달성하였음.

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
본 과제에서 개발된 딥러닝 모델은 향후 VFSS 판독 보조 프로그램 개발의 원천기술을 제공함으로써 다음과 같은 효과가 기대됨
⦁ VFSS 판독의 신뢰도와 효율성 제고
⦁ VFSS 검사기기의 안전성 개선
⦁ 연하곤란 환자 평가와 치료계획 수립의 용이성 증대
⦁ 의료현장에서 인공지능 기술의 보급 확대

(출처 : 요 약 문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요 약 문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1) 연구배경 ... 4
• 2) 연구목표 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 1) 1차년도 ... 5
• 2) 2차년도 ... 11
• 3) 3차년도 ... 14
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 18
• 1) 연구수행 결과 ... 18
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 20
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 21
• 6. 참고문헌 ... 21
• 끝페이지 ... 22