Keypoint-RCNN을 이용한 반려견 대퇴골 탈구 인식을 위한 수의영상 판독시스템 = Veterinary image reading system for dog femoral dislocation using keypoint-RCNN

국문 초록 (Abstract)

컴퓨터의 성능향상과 GPU의 발전으로 인해 딥러닝 기술이 발달로 4차 산업의 지능화 혁명으로 인한 전 산업의 디지털화는 기존 산업구조의 변화 등 산업 생태계의 변혁이 일어나고 있다. 최근 인공지능 기술을 이용한여 유방암, 폐암, 물리치료 등 질환을 정확하고 빠르게 진단하거나 효과적으로 치료가 가능한 보조 소프트웨어들이 등장하고 있다.
이처럼 인공지능을 활용한 의료 및 헬스케어 적용 가치는 점점 증대되고 있다. 수의학도 마찬가지로 딥러닝을 접목하여 질환증상 판독에 대한 연구를 하고 있다. 반려동물시장이 확대되면서 점차 노령견의 비율이 증가하고 있다. 노화가 일어나면서 발생하는 퇴행성 질환은 노령견에서 흔히 찾아 볼 수 있는 질환이다 혹은 대형견의 경우 고관절 이형성이라는 선천적, 유전적 질환이 발병하며 이외 다양한 원인에 의해 고관절의 이완도가 증가하며 퇴행성 변화 발생이 된다. 고관절의 이완도를 판단하기 위해 Norberg angle측정을 하는데 수의사가 각도측정을 할 수 있는 소프트웨어 프로그램을 통하여 위치좌표를 찍어 각도측정을 통하여 대퇴골 탈구의 각도를 보고 진단한다. 이것을 Norberg angle이라 한다. 직접 수동으로 좌표를 찍는 방식은 아무리 숙련된 경험자일지라도 할 때마다 미세한 오차가 발생한다.
본 논문은 keypoint RCNN을 통하여 Norberg angle측정 방법에 의한 키포인트 데이터셋으로 딥러닝을 통하여 키포인트의 위치를 찾고 각도측정 모듈을 통하여 자동으로 Norberg angle측정하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 기존의 수의사들이 수동으로 좌표 위치를 선정하는 방식보다 보다 신속하게 판독할 수 있다.
키포인트 데이터셋을 total과 half 두가지의 유형으로 구분하여 학습시킨 결과 half데이터셋으로 학습시킨 결과가 total 데이터셋으로 학습시킨 결과 보다 우수한 것을 확인할 수 있다. 각도 측정 모듈을 통한 증상 판독은 90%를 달성하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The digitalization of all industries in the fourth industry has developed the industrial ecosystem, including changes in the existing industrial structure, because of improved computer performance and GPU development. Recently, auxiliary software that can quickly diagnose or effectively treat diseases such as breast cancer, lung cancer, and physical therapy using artificial intelligence technology has been released.
Similarly, veterinary medicine is conducting research on disease symptom reading by applying deep learning. Due to the expansion of the pet market, the proportion of elderly dogs is gradually increasing. Degenerative diseases caused by aging are common diseases in elderly dogs. Or congenital and genetic diseases develop hip dysplasia in the case of large dog breeds. In addition, degenerative changes occur due to an increase in the degree of relaxation of the hip joint due to various causes.
Norberg angle measurements are performed to determine the degree of relaxation of the hip joint. Veterinarians use software programs. The angle measurement is performed by taking a position coordinate, measuring the angle, and then looking at the angle of the femur dislocation. This is called Norberg angle.
The method of manually taking coordinates results in minor errors every time even skilled people do it.
This paper proposes a system that automatically measures Norberg angle using an angle measurement module. After creating a keypoint dataset, find the location of the keypoint with a keypoint RCNN based on the Norberg angle measurement method. This system quickly reads the symptoms. Rather than manually selecting and measuring coordinate positions. The keypoint dataset was divided into two types: total and half.
As a result of training, it can be seen that the result of training the half dataset is better than the total dataset. The symptom reading results using the angle measurement module achieved 90%.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 제1절 연구배경 1
• 제2절 연구목표 2
• 제2장 배경지식 및 관련연구 4
• 제1절 수의학Hip용어 명칭 4
• 제2절 Norberg angle 5
• 제3절 Deep learning 6
• 1. 1-stage detector 7
• 2. 2-stage detector 8
• 제4절 ImageJ 및 INFINITT 10
• 제3장 딥러닝 기반 Norberg 각도측정 시스템 12
• 제1절 데이터셋 12
• 1. 데이터 라벨링툴 분석 12
• 1.1 데이터 어노테이션 기법 종류 12
• 1.1.1 바운딩박스 (Bounding box) 12
• 1.1.2 폴리곤 (Polygon) 12
• 1.1.3 포인트 (Point) 13
• 1.1.4 큐보이드 (Cuboid) 13
• 1.1.5 시맨틱 세그멘테이션 (Semantic segmentation) 14
• 1.2 어노테이션에 따른 지원툴 비교분석 14
• 2. 데이터 수집 15
• 제2절 측정 시스템 구조도 17
• 1. RPN (Region Proposal Network) 17
• 2. ROI Align 18
• 3. FPN(Feature Pyramid Network) 19
• 4. Keypoint RCNN 20
• 5. Resnet 21
• 제4장 실험 및 결과 25
• 제1절 실험 25
• 1. 좌표선정 실험 25
• 2. 실험환경 27
• 제2절 Keypoint 평가방법 28
• 1. Confusion Matrix 30
• 1.1 Precision 31
• 1.2 Recall 31
• 1.3 F1 score 31
• 제3절 Total dataset 실험결과 및 분석 31
• 제4절 데이터 증강기법 36
• 1. Half Norberg angle 측정시스템 구조도 37
• 2. Half dataset 학습 재훈련 38
• 3. Half dataset 실험환경 38
• 4. Half dataset 실험결과 및 분석 39
• 제5장 결론 및 향후연구 43
• 참고문헌 46
• 부록 50
• 국문초록 55