CNN 기반 슬관절 골관절염 중증도 판단을 위한 통합 보완된 등급 판정 시스템

윤예찬

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자료유형: 학술저널

저자정보: 윤예찬 (고려대학교)

저널정보: 한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제29권 제4호

발행연도: 2024.8

수록면: 77 - 89 (13page)

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슬관절 골관절염(OA, Osteoarthritis)은 전 세계적으로 매우 흔한 근골격계 질환이다. 빠르고 정확한 초기 진단이 필요한 슬관절 골관절염의 등급은 현재 분산된 분류 시스템에 따라 다르게 판정되며, 각 분류 시스템마다 기준이 상이하다. 또한 의료진이 X-ray 사진을 직접 보고 판독하기 때문에 의료진의 주관적인 의견에 따라 달라지며 시간이 많이 소요되어 정확한 진단과 명확한 치료 계획 수립에 시간이 지연되고 있다. 따라서 본 연구는 딥러닝 기술인 CNN을 사용하여 슬관절 골관절염 등급 판단 기준이 되는 협착 부분의 길이 측정 알고리즘과 골극의 탐지 및 길이 측정 알고리즘을 따로 설계하였다. 또한 기존 분류 시스템을 통합 보완한 등급 분류 시스템을 만들어 실제 의료진의 판단과 일치하는 결과를 나타내고자 한다. 공개적으로 사용 가능한 OAI (Osteoarthritis Initiative) 데이터를 기반으로 하여, 총 9,786개의 슬관절 방사선 데이터가 본 연구에 사용되었으며, 최종적으로 Accuracy(정확도) 69.8%, F1 score 76.65%를 달성하였다.

#슬관절 골관절염 #협착 #골극 #인공지능 #Knee Osteoarthritis #X-ray #Joint Space Narrow #Osteophyte #AI #CNN

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