CNN(합성곱 신경망)을 활용한 안저 이미지 기반 초기 안과 질환 스크리닝 및 렌즈 처방 연관성 연구

목차

I. 서론

II. 본론
1. 이론적 배경: 안과 질환 및 CNN 기초 지식
2. CNN 모델 설계 및 안저 이미지 데이터 기반 질환 스크리닝
3. 초기 질환 진단과 렌즈 처방 변화 간의 연관성 분석

III. 결론

IV. 참고 문헌

V. 미주 (용어 해설)

본문내용

I. 서론
현대 사회에서 인공지능(AI) 기술은 진단 및 치료의 정밀도를 향상시키는 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다. 특히 의료 영상 분야에서 AI는 인간의 눈으로 놓칠 수 있는 미세한 패턴을 학습하여 질병을 조기에 발견하는 데 혁혁한 공을 세우고 있습니다. 본 연구는 이러한 흐름에 발맞춰, 고도화된 딥러닝 기술인 합성곱 신경망(CNN)을 활용하여 안저(Fundus) 이미지2를 분석하고 초기 안과 질환을 스크리닝하는 시스템의 가능성을 탐구하는 것을 목표로 합니다.

안저 이미지는 망막, 시신경 유두, 혈관 등 안구 후면의 건강 상태를 비침습적으로 파악할 수 있는 중요한 진단 자료입니다. 당뇨병성 망막증, 녹내장, 황반변성 등 주요 안과 질환은 초기에는 자각 증상이 미미하나, 진행될수록 시력 저하를 넘어 실명에 이를 수 있습니다. 따라서 조기 진단은 환자의 예후를 결정하는데 결정적인 역할을 합니다.

나아가, 본 연구는 초기 안과 질환의 조기 발견이 단순한 치료 권고를 넘어, 일상적인 시력 교정 수단인 안경이나 콘택트렌즈의 처방 정밀도와 안정성에 어떻게 기여할 수 있는지 그 연관성을 탐색하고자 합니다. 질환으로 인한 시력 변화는 일반적인 굴절 이상3과는 달리 불안정하고 급격할 수 있으므로, 렌즈 처방 전 질환 유무를 정확히 파악하는 것이 장기적인 시력 관리에 필수적입니다.

본 보고서는 문헌 연구를 통해 안과 질환 및 CNN의 이론적 배경을 확립하고, 가상의 데이터셋과 모델 설계를 통해 스크리닝 시스템의 작동 원리 및 성능을 분석합니다. 최종적으로, AI 기반 진단 결과가 렌즈 처방의 패러다임을 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대한 실증적인 제안을 제시하며, 의료 AI 및 안광학 분야의 진로 탐색에 기여하고자 합니다.

참고자료

· He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. *Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)*.
· Gulshan, V., et al. (2016). Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs. *JAMA*, 316(22), 2402–2410.
· Kaggle APTOS 2019 Blindness Detection Competition Data.
· Chang, M. Y., & Lee, J. S. (2019). The Role of Artificial Intelligence in Optometry and Ophthalmic Imaging. *Korean Journal of Ophthalmology*, 33(4), 305-312.
· Smith, T. A. (2020). *Ophthalmic Optics and Refraction*. Academic Press.