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- 저자 : 황규본(Gyubon Hwang) (검색결과 4 건)
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캡슐내시경 검사의 진단 보조를 위한 연관성 기반 지식 모델
황규본,박예슬,이정원,Hwang, Gyubon,Park, Ye-Seul,Lee, Jung-Won 한국정보처리학회 2017 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.6 No.10
캡슐내시경 검사는 일반적인 내시경의 접근이 어려운 소장을 관찰하는 데 특화되어 있다. 캡슐내시경 검사를 통한 진단 과정은 크게 적응증 판단, 내시경 검사, 진단의 세 단계로 이루어진다. 이 때, 진단을 위해 필요한 핵심 의료 정보로는 적응증, 병변, 질환 정보가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 핵심 정보를 의미적 특징 정보, 이를 추출하는 과정을 의미 기반 분석이라 정의한다. 이와 같은 의미 기반 분석은 내시경 검사 전 과정에 걸쳐 수행된다. 먼저 캡슐내시경 검사에 앞서 환자의 증상을 확인하여 예상 질병 정보를 획득한다. 다음, 획득한 정보를 기반으로 캡슐내시경 검사를 실시한 후 발견된 병변의 위치와 진단을 위한 조직, 혈관, 산도와 같은 보조 정보들을 활용하여 최종 진단을 내린다. 이때, 예상 질병을 확인하기 위한 증상과 질병 간의 연관성이나 병변의 위치로부터 확인해야할 보조 정보 간의 해부학적 연관성이 고려되어야 한다. 그러나 기존의 내시경 관련 의료 정보 표준과 같은 지식 모델은 단순히 내시경 검사와 관련된 용어들이 나열된 형태로 의미적 연관성이 고려되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 검사의 진단 보조를 위한 의미적 연관성 기반의 지식 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 캡슐내시경 검사의 주요 대상 기관인 소장에 특화된 질병 모델과 해부학 모델로, 캡슐내시경 검사를 위한 효과적인 의료 정보 제공을 가능케 한다. Capsule endoscopy is specialized for the observation of small intestine that is difficult to access by general endoscopy. The diagnostic procedure through capsule endoscopy consists of three stages: examination of indicant, endoscopy, and diagnosis. At this time, key information needed for diagnosis includes indicant, lesions, and suspected disease information. In this paper, these information are defined as semantic features and the extracting process is defined as semantic-based analysis. It is performed in whole capsule endoscopy. First, several symptoms of patient are checked before capsule endoscopy to get some information on suspected disease. Next, capsule endoscopy is performed by checking the suspected diseases. Finally, diagnosis is concluded by using supporting information. At this time, some association are used to conclude diagnosis. For example, there are the disease association between the symptom and the disease to identify the expected disease, and the anatomical association between the location of the lesion and supporting information. However, existing knowledge models such as MST and CEST only lists the simple term related to endoscopy and cannot consider such semantic associations. Therefore, in this paper, we propose association-based knowledge model for supporting diagnosis of capsule endoscopy. The proposed model is divided into two; a disease model and anatomical model of small intestine, interesting area(organs) of capsule endoscopy. It can effectively support diagnosis by providing key information for capsule endoscopy.
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캡슐내시경 영상의 진단 보조를 위한 소장 기관 중심 지식 모델링 기법
황규본 ( Gyubon Hwang ),박예슬 ( Ye-seul Park ),이정원 ( Jung-won Lee ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
캡슐내시경은 일반적인 내시경의 접근이 어려운 소장을 관찰하는 데 특화되어 있다. 보통 캡슐내시경 영상을 판독하기 위해 의사는 해부학적 지식과 병리학적 지식과 같은 도메인 지식을 활용하여 영상에 내재된 정보를 획득한다. 이와 같은 내재된 정보는 도메인 지식을 활용하여 분석될 수 있는 의미적 정보라고 할 수 있다. 본 논문에서는 의미적 정보를 추출하는 과정을 의미 기반 분석이라 정의하고, 의미 기반 분석 과정에서 요구되는 도메인 지식 모델링 기법을 제안하고자 한다. 캡슐내시경의 의미 기반 분석 과정은 크게 이미지 특징 추출, 해부학적 분석, 병리학적 분석으로 구성되며, 이와 같은 분석 과정에 활용될 수 있는 해부학 모델과 병리학 모델을 제안한다. 제안하는 모델 은 캡슐내시경 영상의 주요 대상 기관인 소장에 특화된 모델로 효과적인 영상 판독을 보조할 수 있음을 보인다.
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캡슐내시경 영상 딥러닝을 위한 색상 유사도 기반의 클래스 레이블링 기법
박예슬 ( Ye-seul Park ),황규본 ( Gyubon Hwang ),이정원 ( Jung-won Lee ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
캡슐내시경 검사는 일반내시경으로는 관찰하기 힘든 소장 기관을 관찰할 수 있어 최근 환자들 사이에서 수요가 늘고 있는 검사 방법 중 하나이다. 이와 같은 캡슐내시경으로부터 병변에 대한 의료 정보가 획득될 수 있는데, 최근에는 캡슐내시경 영상의 학습을 통해 이를 자동으로 획득하려는 시도들이 이루어지고 있다. 예를 들면, 캡슐의 위치를 추적하기 위해 위장관의 개략적인 위치(위, 소장 등)를 파악하거나, 캡슐내시경 영상으로부터 관찰될 수 있는 병변(폴립 등)을 검출하기 위해 영상의 학습이 수행되고 있는 상황이다. 그러나 캡슐내시경의 방대한 영상 프레임 중에서 병변에 대한 영상은 극히 일부분이기 때문에, 기존 학습 영상의 클래스(레이블)는 다양한 병변에 대한 정의나 영상에서 확인될 수 있는 구체적인 속성이 고려되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 캡슐내시경 관련 표준(MST, CEST)에서 정의하고 있는 주요 병변 정보에 대한 색상 유사도 분석을 통해, 출력층에서 활용될 수 있는 클래스 레이블링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 유사한 특성을 보이는 영상의 구분을 통해 세부적인 클래스 레이블링을 수행하여 체계적인 학습 모델의 설계를 가능케한다.
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