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Construction of Medical Image-Based Learning Data Support Platform for Machine Learning and Its Application of Sarcopenia Data AI

머신러닝을 위한 의료영상기반 학습 데이터 지원 플랫폼 구축 및 근감소증 데이터 AI 응용

  • Kim, Ji-Eon (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Lim, Dong Wook (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Yu, Yeong Ju (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Noh, Si-Hyeong (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Lee, ChungSub (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Kim, Tae-Hoon (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University) ;
  • Jeong, Chang-Won (Medical Convergence Research Center, Wonkwang University)
  • 김지언 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 임동욱 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 유영주 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 노시형 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 이충섭 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 김태훈 (원광대학교 의료융합연구센터) ;
  • 정창원 (원광대학교 의료융합연구센터)
  • Published : 2021.11.04

Abstract

의료산업은 진단 및 치료 위주의 기술개발이 진행되어왔다. 최근 의료 빅데이터를 기반으로 진단, 치료 및 재활뿐만 아니라 예방과 예후관리까지 지원하는 의료서비스에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 특히, 여러 의료 중심의 플랫폼 기술 가운데 객관적인 진단지표를 가지고 있는 의료영상을 기반으로 인공지능 학습에 적용하여 진단 및 예측을 중심으로 한 플랫폼 개발이 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 연구에는 많은 학습 데이터가 요구될 뿐만 아니라 학습에 적용하기 위해서는 데이터 특성에 따른 전처리 기술과 분류 작업에 많은 시간 소요되어 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 방법들이 요구되고 있다. 따라서, 본 논문은 인공지능 학습까지 적용하기 위한 의료영상 데이터에 대한 확장 모델을 개발하여 공통적인 조건에 따라 의료영상 데이터가 표준화되어 변환하며, 자동화 시스템 구조에 따라 데이터가 분류·저장되어 인공지능 학습까지 지원할 수 있는 플랫폼을 제안하고자 한다. 그리고 근감소증 학습데이터 관리 및 적용 결과를 통해 플랫폼의 수행성을 검증하였다. 향후 제안한 플랫폼을 통해 의료데이터에 대한 전처리, 분류, 관리까지 지원함으로써 CDM 확장 표준 의료데이터 플랫폼으로 활용 가능성을 보였다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 보건복지부의 재원으로 한국보건산업진흥원의 보건의료기술 연구개발사업(HI18C1216) 그리고 한국연구재단 (2020R1I1A1A01074256) (2021R1A5A8029876) 지원에 의하여 이루어진 것임.