요약
초기 진단이 어려운 폐암의 조기 발견을 위해, 이러한 딥러닝 기반 자동 시스템의 필요성은 점차 커지고 있습니다. 기존의 CT 이미지는 대량으로 처리하기 어렵고, 오진의 가능성이 높아 자동화된 시스템으로 이를 개선하고자 합니다. YOLOv3와 SSD, Faster-RCNN과 같은 다양한 딥러닝 아키텍처를 비교하여 탐지 정확도를 개선한 결과, 특히 YOLOv3는 낮은 FPR과 높은 정확도로 주목받고 있습니다. 이러한 기술은 폐 CT 스캔에서 결절을 자동으로 검출하고 분석하여 의료진의 피로를 줄일 뿐 아니라, 환자의 관리 품질을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다. 또한, 항공우주 산업 등에서도 대량 이미지 분석에 활용될 수 있는 가능성을 지니고 있어, 다양한 산업에서 데이터 기반 의사결정을 지원할 수 있을 것입니다.
기본 정보
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특허명: 딥 러닝 아키텍처를 사용한 객체 검출 방법 및 장치
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발명자: 전광길 교수
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출원번호: 10-2023-0092577
상세 정보
발명의 배경과 필요성
발명의 배경
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폐암은 초기에는 증상이 거의 없어 조기 진단이 어려움. 이로 인해 보다 효과적인 모니터링 및 발견 시스템 개발이 필요함. 현재로서는 피로와 주의 산만으로 인한 오진 가능성이 높기 때문에 자동화된 시스템의 필요성이 대두됨.
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기존 시스템은 대량의 CT 이미지를 처리하는 데 한계가 있음. 딥 러닝과 같은 고도화된 데이터 전처리 및 증강 기술 사용으로 이 문제를 해결하고자 함. 이를 통해 더 높은 수준의 분석 및 진단 가능성이 제공됨.
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새로운 객체 검출 방법은 FPR을 낮추고 정확도를 개선하여 진단의 신뢰성을 높임. 이러한 방법은 조기 진단과 모니터링 과정을 크게 개선할 수 있는 가능성을 제공함.
기존 기술의 문제점
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현재 의료 시스템은 대량의 데이터 처리에 어려움을 겪음. 이는 진단 속도와 정확성에 제한을 두고 있으며, 이를 개선하기 위한 데이터 전처리 및 증강이 요구됨.
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피로와 집중력 부족으로 인한 오진 문제는 의료 전문가에게 큰 부담으로 작용함. 이러한 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 지원 시스템의 도입이 필수적임.
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기존 CT 기반 진단 시스템은 데이터의 다양성과 정확성을 높이기 위한 기술적 개선이 필요함. 이는 딥 러닝 모델의 활용을 통해 해결할 수 있음.
기술의 필요성
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효율적인 시스템은 초기 진단과 예측 가능성을 증가시킴. 이로 인해 의료 분야 외에도 대용량 이미지 처리가 필요한 다양한 산업에서 활용 가능성이 커짐.
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자동화된 탐지 시스템은 의료진의 피로를 줄이고 오류 발생을 줄이는 데 기여할 수 있음. 이는 높은 예측 정확성을 바탕으로 환자 관리의 품질을 향상시킬 것으로 기대됨.
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변화된 알고리즘과 광범위한 데이터 세트 사용으로 진단의 표준화가 가능해지며, 이는 다양한 산업의 데이터 기반 의사결정에 도움을 줄 수 있음.
구현 방법
기술의 원리
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본 발명은 CT 스캔 이미지를 분석하여 폐 결절을 자동으로 검출하는 시스템을 구현함. 딥 러닝 모델을 사용하여 이미지의 미세한 특징을 추출하고 높은 정확도로 결절을 검출함.
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FPR를 감소시키고 탐지 정확도를 높이기 위해 YOLOv3, SSD, Faster-RCNN과 같은 다양한 딥 러닝 아키텍처를 사용함. 이를 통해 각 모델의 성능을 비교하고 최적의 탐지 방법을 선택함.
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이 시스템은 대량의 데이터를 처리하기 위해 HU(Hounsfield Units)를 기반으로 하는 정규화를 포함함. 이는 이미지의 밀도 분석에 필수적인 데이터를 제공하여 모델의 성능을 향상시킴.
구체적인 구현 방법
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데이터 수집부에서는 LIDC-IDRI 데이터베이스를 사용하여 폐 CT 스캔 데이터를 수집하고, 결절 위치와 크기를 정확히 읽어들임.
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전처리 단계에서는 노이즈 및 색깔 증강, 공간 증강을 통해 이미지 변조를 수행하여 다양한 입력 데이터를 생성함. 이는 모델의 일반화 성능을 강화하는 데 기여함.
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모델 학습 단계에서는 패치 사이즈를 조절하여 다양한 상황에서 모델을 테스트하도록 함. 이를 통해 결절 탐지 효율을 향상시킴.
기술의 장점
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본 시스템은 기존 방법에 비해 FPR을 낮추고 탐지 정확도를 높임. 이는 특히 조기 폐암 진단과 모니터링 과정을 개선할 수 있음.
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다양한 딥 러닝 아키텍처를 통합하여 모바일 환경에서도 빠른 탐지 속도와 높은 정확도를 기록하였으며, 실시간 탐지 응용에 적합성을 보임.
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이 기술은 의료 분야 외에도 대량의 이미지 데이터를 필요로 하는 다른 산업에서도 활용 가능함. 예를 들어 항공우주 산업에 고해상도 이미지 분석으로 적용될 수 있음.
실험 및 결과
실험의 목적
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새로운 딥러닝 기반 폐 결절 검출 모델의 정확성과 효과를 평가하기 위한 실험임. FPR(false Positive Rate) 및 탐지 정확도를 개선하려는 목표를 가짐.
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LIDC-IDRI 데이터베이스를 활용하여 다양한 결절 이미지를 테스트하고, 각 이미지의 정확도 및 탐지율을 측정함.
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여러 딥러닝 아키텍처에서의 분류 정확도를 비교하여 모델의 성능을 평가함.
실험 방법 및 과정
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실험 방법은 데이터 수집, 전처리 및 모델 학습의 세 단계로 나뉨. 첫 단계에서는 LIDC-IDRI 데이터 세트에서 결절 이미지가 수집됨.
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전처리 단계에서는 다양한 이미지 입력을 생성하며, 모델 학습의 다양성을 증가시킴.
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모델 학습 단계에서 매개변수 튜닝을 통해 최적화된 결과를 도출함. 다양한 시도와 평가를 통해 최적화를 진행함.
실험 결과
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YOLOv3 모델은 다른 모델에 비해 FPR을 낮추고 더 높은 정확도를 보임. 이 결과는 모델의 신뢰성과 탐지 능력을 입증함.
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SSD 모델은 모바일 환경에 최적화되어 빠른 탐지 속도와 높은 정확도를 기록하였으며, 실시간 탐지 응용에 적합성을 보임.
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Faster-RCNN 모델은 복잡한 구조의 결절도 효율적으로 탐지할 수 있으며, VGG-16과 결합 시 가장 높은 탐지 정확도를 보임.
활용 방안 및 기대효과
활용 방안
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본 발명은 의료 분야에서 폐 결절의 조기 진단을 위한 CAD(Computer Aided Detection) 시스템에 활용 가능함. 딥러닝 모델을 사용하여 CT 스캔 이미지를 자동으로 분석하여 결절을 식별하고 분류함.
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의료 외에도 고해상도 이미지 분석을 요구하는 항공우주 산업에 활용될 수 있음. 정밀한 위치와 크기 측정이 필요한 다양한 응용 사례에 적합함.
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AI 기반의 자동화된 결절 검출은 의료진의 피로와 오진 발생을 줄이는 데 도움을 줄 수 있으며, 반복적인 검사로 데이터를 축적하여 더 높은 예측 정확성을 제공함.
기대효과
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본 기술은 의료 분야에서 조기 진단을 통해 치료의 효과를 증대시킬 수 있음. 이는 환자 관리의 효율성을 높이며 의료 비용 절감으로 이어질 수 있음.
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기술의 적용은 CAD 시스템의 정확성을 높임으로써 다양한 산업에서 표준화된 데이터 기반 의사결정 지원을 가능하게 함.
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AI 기술을 통해 효율적인 데이터 관리가 가능해지며, 지속적인 피드백 루프를 통해 지속적으로 개선되는 알고리즘이 제공됨. 이는 전체 프로세스의 효율성을 높이고 운영 비용을 절감함.
시장 동향
딥러닝 기반 의료진단 시장 동향
대표도면
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