학술논문
딥러닝을 기반으로 한 CAD 시스템의 갑상샘 질환의 진단 유용성
이용수 0
- 영문명
- Evaluation of Diagnostic Usefulness of Thyroid Lesions of Deep Learning-based CAD System
- 발행기관
- 한국방사선학회
- 저자명
- 강채원(Chae Won Kang) 이효영(Hyo Yeong Lee)
- 간행물 정보
- 『한국방사선학회 논문지』제18권 제5호, 551~556쪽, 전체 6쪽
- 주제분류
- 공학 > 기타공학
- 파일형태
- 발행일자
- 2024.10.31
4,000원
구매일시로부터 72시간 이내에 다운로드 가능합니다.
이 학술논문 정보는 (주)교보문고와 각 발행기관 사이에 저작물 이용 계약이 체결된 것으로, 교보문고를 통해 제공되고 있습니다.
국문 초록
본 연구는 인공지능 기반 컴퓨터 진단 보조 시스템(CAD)인 S-Detect™를 통해 진단된 갑상샘 병변과 세침흡인 검사(FNAB) 결과를 비교하여 분석하고, 진단의 일치도와 정확도를 평가하고자 한다. 2023년 5월부터 2023년 9월까지 경남 소재 N 병원 내과에서 60명의 환자를 대상으로 후향적 연구를 수행하였다. S-Detect™를 사용하여 갑상샘 결절의 초음파 소견과 악성 위험도를 분석하고, 이를 세침흡인 검사 결과와 비교하여 정확도를 확인하였다. S-Detect 방법과 세침흡인 검사 방법 간의 민감도, 특이도, 정확도, 양성예측도 및 음성 예측도를 분석하였으며, 두 방법 간의 진단 일치도를 Kappa 분석을 통해 확인하였다. S-Detect 분석 결과는 민감도 90.5%, 특이도 83.2%, 정확도 88.3%, 양성 예측도 80.7%, 음성 예측도 92.7%로 나타났다. 또한, S-Detect 방법과 세침흡인검사 방법 간의 진단 일치도 분석 결과, Kappa 값이 0.719(p<0.05)로 높게 나타났으며, 두 방법 간에 유사한 일치도를 보였다. 따라서, 인공지능 기반 컴퓨터 진단 보조 시스템(CAD)인 S-Detect는 갑상샘 병변에서 악성 결절과 양성 결절을 구별하는데 유용하며, 갑상선 세침흡인 검사 전에 적절히 활용하면 불필요한 조직 검사를 줄일 수 있을 것으로 생각한다.
영문 초록
This study aims to evaluate the diagnostic concordance and accuracy by comparing thyroid lesions diagnosed with the artificial intelligence-based computer-aided diagnosis (CAD) system, S-Detect™, to the results of fine-needle aspiration biopsy(FNAB). A retrospective study was conducted involving 60 patients at N Hospital in Gyeongnam from May 2023 to September 2023. The study used S-Detect™ to analyze ultrasound findings and malignancy risk of thyroid nodules and compared these findings with FNAB results to determine accuracy. The study assessed the sensitivity, specificity, accuracy, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) of S-Detect™ and evaluated the diagnostic concordance between the two methods using Kappa analysis. S-Detect™ demonstrated a sensitivity of 90.5%, specificity of 83.2%, accuracy of 88.3%, PPV of 80.7%, and NPV of 92.7%. The Kappa value for diagnostic agreement between S-Detect™ and FNAB was 0.719 (p<0.05), indicating a high level of agreement between the methods. Therefore, the CAD system S-Detect™ proves valuable in distinguishing between malignant and benign thyroid lesions and could reduce unnecessary tissue examinations when used appropriately before thyroid fine-needle aspiration.
목차
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. MATERIAL AND METHODS
Ⅲ. RESULT
Ⅳ. DISCUSSION
Ⅴ. CONCLUSION
Reference
키워드
해당간행물 수록 논문
- Q방법론을 통한 방사선과 신입생의 대학병원 방사선사에 대한 직업적 인식 유형 연구
- 자동노출제어장치 사용시 조영제 희석 비율 변화에 따른 스텐트 내 혈전 신호 변화 분석
- 딥러닝을 기반으로 한 CAD 시스템의 갑상샘 질환의 진단 유용성
- 신장 초음파 검사 결과가 정상인 그룹에서 연령과 성별에 따른 신장 기능검사와 초음파 진단의 상호 연관성 고찰
- 방사선작업종사자들의 피폭선량에 대한 분석 : C대학병원 사례
- 방사선작업종사자 1인당 연간 피폭 선량에 대한 빈도 분포를 이용한 선량제약치 설정 방안
- 시민안전의식이 고준위방사성폐기물 관리 안전문화 정착에 미치는 영향 분석
- 갑상선 결절 진단에서 인공지능과 탄성초음파의 성능 분석
- 디지털 방사선검사 시스템에서 어깨관절 전후방향 검사 시 갑상선과 유방의 선량 저감화를 위한 적절한 조사야 크기에 관한 연구
- 경피적 관상동맥 중재술 시 확대 방법에 따른 선량 및 이미지의 정량적 평가
- 구내 방사선 검사에서 교과서와 실제 임상의 입사각도 비교연구
- ISO/IEC 17020 : 적합성 평가 - 다양한 유형의 검사기관 운영을 위한 요구사항을 반영한 진단용방사선발생장치 및 방어시설 검사기관의 품질보증시스템 표준안 연구
- 공간분해능 향상을 위한 3 mm 3 mm 픽셀을 지닌 4 4 배열의 SiPM 광센서에서의 섬광체 바닥 면 처리의 변경을 통한 섬광 픽셀 배열 영상의 최대화 연구
- 다목적 초음파 팬텀을 이용한 광주 지역 의료용 초음파장비 성능평가
- 자기장을 이용한 진단방사선 선량 변화 가능성 연구
- 최적화 알고리즘과 학습률 적용에 따른흉부 X선 영상 딥러닝 분류 모델 성능평가
- Visipaque 조영제에서 1H-NMR Spectroscopy와 1H-NMR Spectrum 예측 프로그램의 화학적 구조 비교분석
- 흉부 X-선 영상을 이용한 Vision transformer 기반 폐렴 진단 모델의 성능 평가
- 격자의 초점거리가 디지털 복부 방사선검사의 환자선량 및 노출지수 그리고 영상 품질에 미치는 영향
- 객체 검출 알고리즘을 활용한 딥러닝 기반 상완 신경총 초음파 영상의 분할에 관한 연구
참고문헌
교보eBook 첫 방문을 환영 합니다!
신규가입 혜택 지급이 완료 되었습니다.
바로 사용 가능한 교보e캐시 1,000원 (유효기간 7일)
지금 바로 교보eBook의 다양한 콘텐츠를 이용해 보세요!