동ㆍ서양인 얼굴 데이터를 활용한 딥러닝 기반 안면마비 인식 정확도 평가 (Deep Learning-Based Evaluation of Facial Paralysis Recognition Accuracy Using East Asian and Western Facial Datasets)

서지정보

· 발행기관 : 한국재활복지공학회
· 수록지 정보 : 재활복지공학회논문지 / 17권 / 1호 / 48 ~ 54페이지
· 저자명 : 김동규, 서상규, 이현주, 태기식

초록

안면마비의 연간 발병률은 100,000명 당 20명으로 통계적으로 흔한 질병이다. 그러나 많은 사람들이 적절한 치료를 받지 못해 다양한 후유증을 일으키고 있다. 안면마비에 대한 정확하고 빠른 진단은 중재 및 긍정적인 예후를 위해 반드시 필요하다. 본 연구에서는 동양인과 서양인을 구별하여 안면마비를 정확히 예측할 수 있는 자가진단 딥러닝 모델을 개발하고 검증하였다. 이를 위해 얼굴 탐지(face detecting)와 얼굴 랜드마크(face landmark)를 통해 데이터 전처리와 모델 훈련을 수행하였다. 동양인으로만 구성된 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨 결과, 동양인의 안면마비 예측 정확도는 96.2%였지만 서양인의 예측 정확도는 68.7%로 나타났다. 서양인으로만 구성된 데이터를 사용하여 모델을 학습시킨 경우에는, 서양인의 안면 마비 예측 정확도 95.5%, 동양인의 예측 정확도는 80.5%였다. 이러한 결과를 기반으로, 동서양 혼합 모델을 사용한 딥러닝 학습을 하여 동서양 얼굴 인식 모두에게서 91.2% 이상의 높은 예측 정확도를 도출하였다. 추후 충분한 데이터 확보와 함께 딥러닝 모델을 이용하면 다양한 인종에서 안면 마비를 정확히 예측할 수 있는 시스템이 마련될 수 있는 것으로 사료된다.

영어초록

The annual incidence rate of facial paralysis is 20 per 100,000 people, making it a statistically common disease. However, many people suffer from various sequelae due to lack of appropriate treatment. Accurate and prompt diagnosis of facial paralysis is essential for intervention and positive prognosis. In this study, a self-diagnostic deep learning model was developed and validated to accurately predict facial paralysis, distinguishing between East Asian and Western populations. Data preprocessing and model training were performed using face detection and face landmarking. When the model was trained using data consisting of only East Asian individuals, the accuracy of facial paralysis prediction for East Asians was 96.2%, but it was 68.7% for Westerners. Conversely, when the model was trained using data consisting of only Westerners, the accuracy of facial paralysis prediction for Westerners was 95.5%, while it was 80.5% for East Asians. Based on these results, deep learning training using a mixed model of both East Asian and Western populations yielded high prediction accuracy of over 91.2% for both populations. With sufficient data, it is expected that a system that accurately predicts facial paralysis in various races can be established using deep learning models in the future.

참고자료

· 없음