KCI등재
클라우드기반 의료영상 라벨링 시스템 개발및 근감소증 정량 분석 = Development of Cloud-Based Medical Image Labeling System and It's Quantitative Analysis of Sarcopenia
저자
이충섭 (원광대학교 의료융합연구센터) ; 임동욱 (원광대학교 의료융합연구센터) ; 김지언 (원광대학교 의료융합연구센터) ; 노시형 (원광대학교 의료융합연구센터) ; 유영주 (세종사이버대학교 소프트웨어공학과) ; 김태훈 (원광대학교) ; 윤권하 (원광대학교) ; 정창원 (원광대학교 의료융합연구센터) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템(KIPS Transactions on Computer and Communication Systems)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
233-240(8쪽)
KCI 피인용횟수
0
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소장기관
Most of the recent AI researches has focused on developing AI models. However, recently, artificial intelligence research has graduallychanged from model-centric to data-centric, and the importance of learning data is getting a lot of attention based on this trend. However,it takes a lot of time and effort because the preparation of learning data takes up a significant part of the entire process, and the generationof labeling data also differs depending on the purpose of development. Therefore, it is need to develop a tool with various labeling functionsto solve the existing unmetneeds. In this paper, we describe a labeling system for creating precise and fast labeling data of medical images.
To implement this, a semi-automatic method using Back Projection, Grabcut techniques and an automatic method predicted through amachine learning model were implemented. We not only showed the advantage of running time for the generation of labeling data ofthe proposed system, but also showed superiority through comparative evaluation of accuracy. In addition, by analyzing the image dataset of about 1,000 patients, meaningful diagnostic indexes were presented for men and women in the diagnosis of sarcopenia.
최근 대부분의 인공지능 연구는 AI 모델 개발에 중점을 두고 있다. 하지만 최근 인공지능 연구가 모델 중심에서 데이터 중심으로 점차 변경되고이런 추세를 바탕으로 학습데이터의 중요성이 크게 주목 받고 있다. 그러나 학습데이터의 준비과정이 전체 과정의 상당 부분을 차지하고 라벨링데이터 생성 또한 개발 목적에 따라 다르기 때문에 많은 시간과 노력이 필요하다. 따라서 기존의 미충족을 해결하기 위한 다양한 라벨링 기능을갖는 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 시스템에 대해서 기술한다. 이를구현하기 위해서 Back Projection, GrabCut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다.
우리는 제안한 시스템의 라벨링 데이터 생성에 대한 수행시간의 장점을 보였을뿐만 아니라 정확성에 대한 비교평가를 통해 우수성을 보였다. 또한1,000여명의 환자 영상 데이터셋을 분석하여 근감소증 진단에 남성과 여성에 의미있는 진단지표를 제시하였다.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2012-10-31 | 학술지명변경 | 한글명 : 컴퓨터 및 통신시스템 -> 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 | KCI등재 |
2012-10-10 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보처리학회논문지A -> 컴퓨터 및 통신시스템외국어명 : The KIPS Transactions Part : A -> KIPS Transactions on Computer and Communication Systems | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-03-04 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보처리학회논문지 A, B, C, D -> 정보처리학회논문지 A외국어명 : The KIPS Transactions Part : A, B, C, D -> The KIPS Transactions Part : A | KCI등재 |
2009-03-04 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보처리학회논문지 A -> 정보처리학회논문지A | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2006-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2000-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.16 | 0.16 | 0.14 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.12 | 0.11 | 0.315 | 0.07 |
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