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전공의를 위한 흉부X선 사진 판독법
흉부X-선 사진은 흉부질환 환자의 영상검사 중 가장 기본. 적이고 중요한 검사이다. … 발성간질폐렴(iopathic interstitial pneumonia)과 교원혈관병.
Source: www.ekjm.org
Date Published: 9/18/2022
View: 378
소아 단순 흉부 X-선 사진의 판독
은 결코 쉬운 일이 아니며, 소아 환자들의 흉부 X-선 … 흉부 X-선 사진은 임상증상과 더불어 폐렴의 진단. 에 중요한 역할을 하며, … ray diagnosis.9th ed.
Source: www.e-cep.org
Date Published: 6/13/2022
View: 2839
[논문]Inception V3를 이용한 흉부촬영 X선 영상의 폐렴 진단 분류
Diagnostic Classification of Chest X-ray Pneumonia using Inception V3 Modeling. 한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology v.14 no.6 , …
Source: scienceon.kisti.re.kr
Date Published: 3/1/2022
View: 5507
호흡기질환의 영상진단 Chest X-ray 중심으로 – 대한내과학회
호흡기질환의 영상진단 Chest X-ray 중심으로. 전북대학교 의과대학 내과학교실 … 적이고, 값이 싸고, 단순 흉부 X-선 만이 가질 수 있는 … 급성 방사선 폐렴.
Source: www.kaim.or.kr
Date Published: 6/21/2021
View: 6053
Inception V3를 이용한 흉부촬영 X선 영상의 폐렴 진단 분류
Diagnostic Classification of Chest X-ray Pneumonia using Inception V3 Modeling – Pneumonia;Artificial Intelligence;Deep learning;Pneumonia Detection;Chest …
Source: www.kci.go.kr
Date Published: 5/17/2021
View: 4547
폐렴을 진단하는 가장 중요한 방사선 검사 : 건강검진정보
폐렴의 증상폐에 염증이 생겨 기능 장애가 생겨 발생하는 증상으로는 호흡기 자극에 … 하지만 x-ray 상 뚜렷한 음영이 확인되지 않는 경우 흉부 CT 등의 검사를 시행 …
Source: www.hihealth.co.kr
Date Published: 3/12/2022
View: 2199
N 의학정보( 흉부 X선 촬영 [chest X-ray] ) – 서울대학교병원
진단. 폐렴, 폐결핵, 폐암, 폐쇄성 폐질환, 미만성 간질성 폐질환 기침, 피가 섞인 가래, 흉통, 흉부 외상, 감염, 가쁜 호흡 등의 흉부 증상이 있는 경우에 시행하며, …
Source: www.snuh.org
Date Published: 4/20/2021
View: 6623
흉부 X-ray 사진 분석을 통한 코로나 판독 COVID-19 Chest X …
본 논문에서는 흉부. 방사선 검사(chest Radiography; CXR) 영상을 딥러닝(Deep Learning)하여 정상인, 폐렴 환자, 코로나바이. 러스 감염자를 분류할 수 있도록 한다.
Source: www.koreascience.or.kr
Date Published: 8/8/2022
View: 5470
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주제에 대한 기사 평가 폐렴 x ray
- Author: 건또리104
- Views: 조회수 11,821회
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- Date Published: 2019. 3. 26.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=aA0TYFaUSM0
[논문]Inception V3를 이용한 흉부촬영 X선 영상의 폐렴 진단 분류
초록
4차 산업의 발전으로 의학·보건·바이오 등 여러 과학기술 분야에서는 질병을 예방하고 질병에 대한 피해를 줄이기 위한 연구가 이루어지고 있으며, 최근에는 ICT 기술의 발전과 더불어 인공지능 기술이 급부상하고 그 효용성이 입증되면서 영상의학 검사의 영상 분석에 인공지능 기술이 도입되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 흉부 X선 영상을 이용하여 폐렴의 분류와 검출에 대한 딥러닝 모델을 직접 적용해보고 실제로 Inception 계열의 딥러닝 모델이 폐렴 검출에 있어 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 실험재료는 캐글(Kaggle)에서 무료로 제공 및 공유하는 흉부 X선 영상 데이터 세트를 사용하였으며 전체 3,470개의 흉부 X선 영상 데이터 중 학습 데이터 세트 1,870개, 검증 데이터 세트 1,100개, 테스트 데이터 세트 500개로 분류하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 Metric 평가에 대한 결과값은 정확도는 94.80%, 정밀도는 97.24%, 재현율은 94.00%, F1 스코어는 95.59의 결과값을 나타내었다. 그리고 흉부 X선 영상의 페렴 검출 및 분류에 대하여 Inception V3 딥러닝 모델링에 대한 최종 에포크의 정확도는 학습 모델링의 경우 94.91%, 검증 모델링은 89.68%의 정확도를 나타내었다. 손실함수 값의 평가는 학습 모델링은 1.127%, 검증 모델링은 4.603%의 손실함수 값을 나타내었다. 이러한 결과로 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 매우 우수한 딥러닝 모델이며 학습상태 또한 매우 우수하다고 평가하였다. 테스트 모델링에 대한 매트릭스 정확도 평가 결과 정상 흉부 X선 영상 데이터의 경우 96%, 폐렴 흉부 X선 영상데이터의 경우 97%의 정확도가 입증되었다. Inception 계열의 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것이라고 판단되며 인력의 보조적인 역할 또한 수행할 수 있을 것이라고 기대되어 부족한 의료인력 문제에도 해결점이 될 것이라고 사료된다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴의 진단에 대한 유사 연구 시 본 연구는 유사 연구의 기초자료로 제시될 것이라고 기대된다.
Inception V3를 이용한 흉부촬영 X선 영상의 폐렴 진단 분류
4차 산업의 발전으로 의학 ‧ 보건 ‧ 바이오 등 여러 과학기술 분야에서는 질병을 예방하고 질병에 대한 피해를 줄이기 위한 연구가 이루어지고 있으며, 최근에는 ICT 기술의 발전과 더불어 인공지능 기술이 급부상하고 그 효용성이 입증되면서 영상의학 검사의 영상 분석에 인공지능 기술이 도입되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 흉부 X선 영상을 이용하여 폐렴의 분류와 검출에 대한 딥러닝 모델을 직접 적용해보고 실제로 Inception 계열의 딥러닝 모델이 폐렴 검출에 있어 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 실험재료는 캐글(Kaggle)에서 무료로 제공 및 공유하는 흉부 X선 영상 데이터 세트를 사용하였으며 전체 3,470개의 흉부 X선 영상 데이터 중 학습 데이터 세트 1,870개, 검증 데이터 세트 1,100개, 테스트 데이터 세트 500개로 분류하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 Metric 평가에 대한 결과값은 정확도는 94.80%, 정밀도는 97.24%, 재현율은 94.00%, F1 스코어는 95.59의 결과값을 나타내었다. 그리고 흉부 X선 영상의 페렴 검출 및 분류에 대하여 Inception V3 딥러닝 모델링에 대한 최종 에포크의 정확도는 학습 모델링의 경우 94.91%, 검증 모델링은 89.68%의 정확도를 나타내었다. 손실함수 값의 평가는 학습 모델링은 1.127%, 검증 모델링은 4.603%의 손실함수 값을 나타내었다. 이러한 결과로 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 매우 우수한 딥러닝 모델이며 학습상태 또한 매우 우수하다고 평가하였다. 테스트 모델링에 대한 매트릭스 정확도 평가 결과 정상 흉부 X선 영상 데이터의 경우 96% ,폐렴 흉부 X선 영상 데이터의 경우 97%의 정확도가 입증되었다. Inception 계열의 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것이라고 판단되며 인력의 보조적인 역할 또한 수행할 수 있을 것이라고 기대되어 부족한 의료인력 문제에도 해결점이 될 것이라고 사료된다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴의 진단에 대한 유사 연구 시 본 연구는 유사 연구의 기초자료로 제시될 것이라고 기대된다.
With the development of the 4th industrial, research is being conducted to prevent diseases and reduce damage in various fields of science and technology such as medicine, health, and bio. As a result, artificial intelligence technology has been introduced and researched for image analysis of radiological examinations. In this paper, we will directly apply a deep learning model for classification and detection of pneumonia using chest X-ray images, and evaluate whether the deep learning model of the Inception series is a useful model for detecting pneumonia. As the experimental material, a chest X-ray image data set provided and shared free of charge by Kaggle was used, and out of the total 3,470 chest X-ray image data, it was classified into 1,870 training data sets, 1,100 validation data sets, and 500 test data sets. I did. As a result of the experiment, the result of metric evaluation of the Inception V3 deep learning model was 94.80% for accuracy, 97.24% for precision, 94.00% for recall, and 95.59 for F1 score. In addition, the accuracy of the final epoch for Inception V3 deep learning modeling was 94.91% for learning modeling and 89.68% for verification modeling for pneumonia detection and classification of chest X-ray images. For the evaluation of the loss function value, the learning modeling was 1.127% and the validation modeling was 4.603%. As a result, it was evaluated that the Inception V3 deep learning model is a very excellent deep learning model in extracting and classifying features of chest image data, and its learning state is also very good. As a result of matrix accuracy evaluation for test modeling, the accuracy of 96% for normal chest X-ray image data and 97% for pneumonia chest X-ray image data was proven. The deep learning model of the Inception series is considered to be a useful deep learning model for classification of chest diseases, and it is expected that it can also play an auxiliary role of human resources, so it is considered that it will be a solution to the problem of insufficient medical personnel. In the future, this study is expected to be presented as basic data for similar studies in the case of similar studies on the diagnosis of pneumonia using deep learning.
서울대학교병원
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