다항 곡선과 합성곱 신경망을 이용한 요추 전위 정량화 방법

장준수

doi:10.29056/jncist.2021.10.07

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자료유형: 학술저널

저자정보: 장준수 (한국한의학연구원)

저널정보: 차세대컨버전스정보서비스학회 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 제10권 제5호

발행연도: 2021.10

수록면: 549 - 557 (9page)

DOI: 10.29056/jncist.2021.10.07

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요추 통증의 주요 원인이 되는 전위는 X-ray 영상 분석을 통하여 진단될 수 있는데, 주로 사람의 수작업에 의해서 전위 정도가 정량화되어 왔다. 따라서 수작업에 의한 정량화 과정을 개선하기 위해서 본 연구에서는 요추의 전위 정도를 정량화할 수 있는 자동화 알고리즘을 제안한다. 추체의 꼭지점 자동 추출을 위해서는 합성곱 신경망 기반의 두 단계 네트워크를 활용하였고, 꼭지점 위치의 평균을 이용하여 추체 중심선 특징점을 계산하였다. 중심선 특징점에 3차 다항 곡선 적합을 수행하여 중심선 식을 얻었다. 각 추체 중심점에서 다항 곡선까지의 최소 거리값을 계산함으로써 전위 정량화를 수행하였다. 요추 X-ray 영상 1000장에 제안하는 방법을 적용하여 자동 전위 정량화가 성공적으로 수행됨을 확인하였다. 특징점에 대한 참값을 이용한 정량화와 비교하여, 정량화 오차는 약 2.47 픽셀로 나타났다. 본 연구에서 실험결과는 요추에 한정되어 있지만, 제안하는 방법을 전신 척추에도 적용이 가능할 것이다.

#추체 전위 #요추 진단 #합성곱 신경망 #다항 곡선 #Vertebral displacement #Lumbar vertebrae diagnosis #Convolutional neural networks #Polynomial curve

참고문헌 (16)

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E. Koslosky / 2020 / Classification in Brief: The Meyerding Classification System of Spondylolisthesis / Clinical Orthopaedics and Related Research 478(5):1125~1130

E. J. Kim / 1993 / MR Imaging of Spondylolisthesis / Journal of Korean Radiological Society 29(4):826~832

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김민규 / 2019 / Deep Learning in Medical Imaging / Neurospine 16(4):657~668

H. Wu / 2017 / Automatic landmark estimation for adolescent idiopathic scoliosis assessment using boostNet / Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) :127~135

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