Fast R-CNN 기법을 활용한 대장 내시경 가이드 알고리즘 개발 (Development of Colonoscopy Guide Algorithm based on Fast R-CNN)

서지정보

· 발행기관 : 차세대컨버전스정보서비스학회
· 수록지 정보 : 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 / 8권 / 2호 / 213 ~ 222페이지
· 저자명 : 은성종, 정은영, 박동균

초록

본 논문은 대장암 환자의 대장 내시경 시행시 진단의에게 실시간으로 보조적인 가이드를 제공해주고자 제안되었다. 제안 방법은 두 가지의 정보를 활용하여 대장 내시경 가이드를 진행한다. 첫 번째 대장 내시경의 모션 벡터 기반 속도 가이드 방법과 두 번째로 특정 구간에서의 대장 용종 유무를 판단하여 적절한 속도 가이드를 위해 알람을 제공해주는 과정으로 진행된다. 개발 알고리즘의 정확도 및 적절성을 평가하기 위해 임상의 기준과 비교 평가하였으며, 추가로 대장용종 유무 인식에 대한 정확도 판단을 위해 기존 영상 처리 방법을 활용하였다. 비교 평가 결과 평균 96%의 정확도를 도출하여 제안 방법이 보다 효과적이고 정확도가 높음을 확인할 수 있었다. 향후 연구로 추가적인 딥러닝 기술을 활용하여 내시경시 보다 환자 맞춤형 요소를 높이는 연구를 진행하고자 한다.\

영어초록

This paper wass proposed to provide a real-time supplementary guide to colonoscopy diagnosis in colorectal cancer patients. The proposed method uses two kinds of information to guide the colonoscopy guide. Secondly, the procedure of motion vector based speed guide method of first colonoscopy and secondly, an alarm is provided to judge the presenceabsence of colonic polyps in a specific section and provide an appropriate speed guide. In order to evaluate the accuracy and appropriateness of the developmental algorithm, we compared with the clinical criteria and used the existing image processing method to determine the accuracy of recognition of colon polyps. As a result of the comparison evaluation, the accuracy of the proposed method is more effective and accurate. Future works will focus on the use of additional depth-learning techniques to enhance patient-specific factors rather than endoscopy.

참고자료

· 없음