흉부 X-ray 영상의 폐 결절 석회화 진단을 위한 특징 융합 학습 모델 - 김양곤 (The Graduate School, Ajou University, 2023)
흉부 X-ray 영상을 통한 질병 진단은 결핵, 간질성 폐 질환, 폐렴, 폐암 등 다양하며, 초기 진단으로 불필요하거나 추가적인 검사(예: CT, MRI, 생검 등)의 진행을 계속/중지할 수 있는 중요한 요인으로 작용한다. 본 논문에서는 이러한 특성을 가진 흉부 X-ray 영상의 폐 질환 중 폐 결절을 대상으로 한다. 폐 결절은 폐암의 초기 증상으로 생존율이 낮은 가장 공격적인 암 중에 하나로, 폐암의 우려가 있는 폐 결절을 감별하기 위해 수년간 추적 검사나 석회화가 있는지 확인한다. 만일, 석회화가 있을 경우 폐암의 가능성이 현저히 낮아지는 특징을 가지며, 이는 초기 진단에 큰 역할을 한다. 하지만 폐 결절을 감지하는 연구들은 최근까지도 활발하지만 악성/양성 폐 결절을 판단하기 위한 석회화를 진단하는 연구는 미비하다. 본 논문에서는 딥러닝 기술을 활용하여 흉부 X-ray 영상 내의 폐 결절을 추출하고, 원본 영상과 함께 학습할 수 있는 석회화 진단 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 흉부 X-ray 영상에서 폐 결절 영역만을 추출하기 위한 인페인팅 및 노이즈제거 절차를 설계한다. 그리고 원본 폐 결절 영상의 전체적인 정보와 폐 결절만의 특징에 초점 맞춘 정보를 동시에 학습할 수 있는 특징 융합 기반 석회화 진단 모델을 설계하여 폐 결절의 석회화를 두 영상들의 종합적인 정보로 진단할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 폐 결절 특징 추출을 폐 결절 데이터셋에 적용하고, 특징 융합 기반의 석회화 진단 모델에 학습한 결과 원본 영상만 학습한 단일 모델보다 정확도 +3.54%, AUC +3.85%의 성능이 향상됨을 확인하였다.
학위논문(석사)--AI융합네트워크학과,2023. 2
Keywords: 딥러닝; 석회화 진단; 특징 융합 모델; 특징 추출; 흉부 X-ray