CNN 아키텍쳐 기반 인공 고관절 판독 모델 성능 비교 연구 (A Study on the Performance Comparison of Hip Joint Implant Reading Models Based on CNN Architectures)

서지정보

· 발행기관 : 한국지식정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국지식정보기술학회 논문지 / 17권 / 6호 / 1319 ~ 1329페이지
· 저자명 : 채경민, 송기원

초록

최근, 고관절 전치환술의 진행에 있어, 제조사마다 규격이 다른 인공관절의 특성으로 인해 과거에 삽입했던 제품과 호환되는 제품을 반드시 사용해야 하는 고질적인 문제점이 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 집도의는 수술에 들어가기 전에 X-Ray이미지를 보고 경험치료를 바탕으로 가장 비슷한 인공 보철물을 준비한다. 이러한 준비 과정은 의사의 경험에 따라 오차가 발생할 위험이 있다. 이에 따라 전 세계의 많은 고관절 인공 보철물 제조사는 자사의 데이터를 활용하여 인공 보철물 제품군의 이미지 판독 시스템의 개발이 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 따라서 본 연구는 의료영상처리분야에서 시각 정보에 기반한 고차원적 추상화를 통한 병변 진단 및 예후 예측에 뛰어나 성능을 보이는 CNN(Convolutional Neural Network)기반의 다양한 아키텍처 모델들의 성능을 비교한다. 연구방법은 다음과 같다. 국내 유일의 인공고관절 제조업체인 ㈜코렌텍에서 제공한 자사 제품이 사용된 X-Ray 이미지와 Kaggle 데이터셋 ‘Aseptic Loose Hip Implant X-Ray Database’을 활용한다. 이때 사용되는 X-Ray 이미지는 환자 정보에 대한 비식별화가 된 상태이다. 습득한 X-Ray 이미지는 인공 보철물이 나타난 부분을 뜯어내 배경을 제거한 후 이진화 작업, 특정 영역 외 객체 제거, 이미지 반전 등 데이터 전처리 작업을 거치고, 전처리된 데이터셋을 이진 분류모델에 맞게 변환한다. 이후 CNN기반의 다양한 아키텍처 모델에 적용하여 각 모델에 대한 성능을 비교한다. 성능비교에 사용한 CNN기반 모델은 CNN, VGG16, GoogLe Net/Inception Net, Xception Net, Mobile Net, ResNet 총 6개이며, 각 모델에 대한 특징과 연결점에 대해 설명한다.

영어초록

Recently, in the process of total hip arthroplasty, due to the nature of artificial joints with different specifications from manufacturer to manufacturer, there is a chronic problem of using products compatible with products inserted in the past. To address this problem, the surgeon looks at the X-ray images before starting the operation and prepares the most similar implants based on empirical treatment. This preparation process may be subject to error depending on the physician's experience. As a result, many hip implant manufacturers around the world are actively developing image reading systems for implant products using their own data. Therefore, this study compares the performance of various CNN (Convolutional Neural Network) based architectural models that demonstrate superior performance in lesion diagnosis and prognosis prediction through high-dimensional abstraction based on visual information in medical image processing. Methods of study are as follows. X-ray images of the company's products provided by Correntec, the only artificial hip joint manufacturer in Korea, and the Cargle dataset 'Aseptic Loose Hip Implant X-ray Database' are used. In this case, the X-ray images used are not identified by the patient information. The acquired X-ray images are extracted from the implanted part, removed from the background, then subjected to data preprocessing such as binarization, removal of objects outside a particular region, and image inversion, and the preprocessed data set is converted to a binary classification model. The performance of each model is then compared by applying it to various architectural models based on CNN. There are a total of six CNN-based models used for performance comparisons: CNN, VGG-16, Google Net/Inception Net, Xception Net, Mobile Net, and ResNet, and the features and connection points of each model are described.

참고자료

· 없음