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딥러닝 알고리즘 활용 한국인 ‘간·비장’ 진단지표 제시 - 라포르시안
[라포르시안] 최근 딥러닝을 활용한 영상 자동분석에 대한 연구들이 활발하게 진행되고 있다.특히 CT·MRI 영상에서 장기를 분할하는 딥러닝 알고리즘은 비교적 적은 양의 학습자료로 개발이 가
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연구에서는 약 3,400명의 CT 영상을 분석해 간과 비장 용적을 측정하는 용도로 딥러닝 알고리즘을 사용했다. 해당 딥러닝 알고리즘은 CT 볼륨(Volumetry) 시간을 획기적으로 감소시켜 연구 수행이 가능했다.
이 알고리즘은 다양한 분야의 임상 활용이 기대된다. 간절제술 혹은 생체 간 이식 수술 전 잔존 간 용적 평가는 수술과 동반된 합병증을 최소화하는 안전한 수술을 위해 필요한 수술 전 평가 과정이다.
연구에 사용한 딥러닝 알고리즘은 간과 비장 용적을 이용해 만성 간질환 환자의 질병 중등도 및 예후를 예측하는데도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이번 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 활용해 건강한 간 기증 예정자를 대상으로 환자 연령, 성별, 키, 체중 등을 고려한 간과 비장 용적의 개인화 참고표준범위(personalized reference interval)를 제시했다.
(중략)
안전한 간이식 수술을 위한 기술의 발전은 정말 놀랍고, 노력하는 분들께 정말 깊이 감사드립니다.
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