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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 93 - 104 (12page)
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삼킴장애 진단의 대표적인 방법은 비디오 투시 연하검사(VFSS)로, 음식물이 입에서 식도로 이동하는 과정을 X-선으로 촬영한 동영상 데이터를 통해 평가한다. 임상환경에서 VFSS 검사는 보통 30분 정도 소요되지만 결과를 얻기 위해서는 상당한 대기시간이 필요하다. 본 연구에서는 삼킴장애 진단을 위한 AI 모델을 개발하고 이를 웹 서비스로 구현하였다. 이를 위해서 VFSS 동영상 데이터 수집과 학습 데이터 생성이 필요하였다. 학습데이터 생성에 필요한 데이터 저장 관리와 분류, 그리고 학습데이터 생성을 지원하는 시스템을 개발하였다. 이를 기반으로 삼킴장애 AI 모델은 실시간 객체 탐지에 가장 성능이 좋은 YOLOv7 모델을 채택하여 개발하였다. 특히 임상현장에서 얻어진 VFSS 데이터를 실시간으로 빠르게 결과를 확인할 수 있는 웹 기반 서비스 운영으로 적용하였다. 개발된 모델은 삼킴장애 진단에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 삼킴장애 진단 AI 웹 서비스 개발
3. 삼킴장애 진단을 위한 AI 모델 개발
4. 웹서비스 수행 결과 및 모델 성능평가
5. 결론
References
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