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저자정보
김재승 (가천대학교 길병원) 김현영 (독립연구자) 김윤재 (가천대학교) 김영재 (가천대학교) 김광기 (가천대학교) 박동균 (가천대학교)
저널정보
차세대컨버전스정보서비스학회 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 제12권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
95 - 103 (9page)
DOI
10.29056/jncist.2023.02.10

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염증성 장질환이란 장에 만성적인 원인불명의 염증을 일으키는 질환으로 궤양성 대장염과 크론병을 말한다. 염증성 장질환의 진단은 환자의 여러 정보들을 종합적으로 판단하여 진단을 내리게 된다. 이 중 가장 중요하고 근간이 되는 검사가 내시경 검사이다. MES는 궤양성 대장염 환자를 대상으로 다양한 임상시험에서 내시경적 염증 활성도를 객관적으로 평가하는 대표적인 표준화 지표이다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 적용하여 이에 대한 자동화 평가 모델을 제안하였다. 실제 임상현장에서의 사용성을 높이기 위하여 중요한 것은 인공지능 모델의 실시간 처리 능력이다. 객체 분류 모델 중 실시간 시스템에 적합한 YOLO 모델을 사용하여 기존 머신러닝 모델과 객체 분류 모델로 많은 성과를 보이고 있는 Faster R-CNN과의 정확도를 비교한 결과 MLP 75.3%, SVM 78%, Faster R-CNN 90.5%, 제안하는 방법 92.7%을 보였다. 초당 프레임 처리 속도는 Faster R-CNN에 비해 약 10배 이상의 빠른 처리속도 처리를 보였다.
#염증성 장질환 #궤양성 대장염 #내시경 점수 시스템 #인공지능 모델 #욜로 #Inflammatory bowel disease #ulcerative colitis #endoscopic score #AI model #YOLO

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