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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이종하 이시욱
- 발행연도
- 2021
- 저작권
- 계명대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수8
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최근 영유아 성장기에 발생하는 고관절 이형성증 (Developmental Dysplasia of Hip, DDH)의 숫자가 늘어나고 있다. DDH는 영유아 성장을 방해하고 다른 부작용도 많이 발생시키기 때문에 최대한 조기에 발견하여 치료해야 한다. DDH의 표준 검진 방법은 Ultrasonography (US)를 활용하는 것이다. 하지만 US는 의사의 숙련도에 따른 판독 결과에 차이가 발생할 수 있다. 또한 US의 화질에 따라 DDH 단계를 정의하는 데도 많은 숙련도가 필요하다. 의사의 숙련도를 높이기 위해서는 많은 환자사례를 접하고 대용량의 초음파 사진을 확보해야 한다. 하지만 영유아의 특성상 촬영 중 움직임이 많기 때문에 실제로는 촬영 사진 중 2~10% 정도만이 유의미한 사진으로 활용이 가능하다. 현재는 초음파 영상에서 DDH를 판단하기 위해 유의미한 사진으로 의사가 초음파 영상 판독을 위하여 Acetabulum-Femoral head의 angle 등의 수치 값을 이용한다. 하지만 이 방법은 의사가 직접 수동으로 작업하기 때문에 오차가 많이 발생하게 된다.
최근 들어 Convolutional Neural Networks (CNN) 및 개선된 Resnet50을 활용한 머신러닝 기법이 초음파 영상 분석에 많이 활용되고 있다. 연구결과를 보면 컴퓨터 보조 이미지 분석이 의료현장에서 객관성과 생산성을 크게 향상시키고 있다. 본 연구의 결과는 정형외과에서의 난제인 초음파 영상을 통한 DDH 컴퓨터 보조 진단 알고리즘에도 충분히 활용될 수 있다는 것을 보여주고 있다.
본 논문에서는 CNN을 활용하여 DDH를 자동으로 측정하고 진단할 수 있는 컴퓨터 보조 진단 알고리즘을 제안하였다. DDH 측정을 위해 유아 고관절의 정상/비정상 판독을 위해 Acetabulum-Femoral head의 angle을 자동으로 계산하였으며 기존 영상을 딥 러닝하여 진단을 자동으로 하는 알고리즘을 설계하였다. 실험 결과 의사와 비교하여 진단의 속도와 정확도가 향상된다는 것을 확인하였다.
최근 들어 Convolutional Neural Networks (CNN) 및 개선된 Resnet50을 활용한 머신러닝 기법이 초음파 영상 분석에 많이 활용되고 있다. 연구결과를 보면 컴퓨터 보조 이미지 분석이 의료현장에서 객관성과 생산성을 크게 향상시키고 있다. 본 연구의 결과는 정형외과에서의 난제인 초음파 영상을 통한 DDH 컴퓨터 보조 진단 알고리즘에도 충분히 활용될 수 있다는 것을 보여주고 있다.
본 논문에서는 CNN을 활용하여 DDH를 자동으로 측정하고 진단할 수 있는 컴퓨터 보조 진단 알고리즘을 제안하였다. DDH 측정을 위해 유아 고관절의 정상/비정상 판독을 위해 Acetabulum-Femoral head의 angle을 자동으로 계산하였으며 기존 영상을 딥 러닝하여 진단을 자동으로 하는 알고리즘을 설계하였다. 실험 결과 의사와 비교하여 진단의 속도와 정확도가 향상된다는 것을 확인하였다.
목차
1. 서 론 12. 재료 및 방법 103. 성 적 154. 고 찰 295. 요 약 30참고문헌 31Abstract 32국문초록 34
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