Development and validation of a deep learning algorithm for longitudinal change detection in sequential chest X-ray images

최근 그래픽 처리 장치 및 빅데이터가 발전하면서, 의료 영상처리 분야에 인공지능 알고리즘을 접목시켜 주요 질병을 진단 및 검출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재까지 제안된 인공지능 기반의 분류 모델들은 주어진 단일 영상만을 독립적으로 이용하여 결과를 도출한다. 즉, 현재 촬영된 영상은 이전 기록과 잠재적으로 관련이 있음에도 불구하고, 사전에 정의된 비정상 범주만을 예측하는 횡단면적 분석을 시행하는 것이다. 분류 성능은 영상의학 임상의의 수준에 근접하였지만, 병변의 구체적인 변화에 대응하지 못한다. 이는 환자가 이전에 촬영한 영상을 분류하더라도 단순 질병의 출현 유무로는 병변의 변화를 파악하기가 어렵기 때문이다. 특히 일부 주요 질병의 경우, 동일한 질병 내에서도 그 패턴의 종류가 다양할 뿐 만 아니라, 장기간 또는 급성 변화 등 변화 양상이 환자의 임상기록에 따라 매우 다르다. 따라서 횡단면적 분석만으로는 시간에 따른 특정 변화를 검출하는 것은 불가능하기 때문에 종단면적 분석이 함께 요구된다. 본 연구는 주어진 두 영상(전,후) 간의 병변의 특정 변화를 감지하는 새로운 인공지능 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘의 핵심 기법은 정합되지 않은 두 영상의 기하 상관관계도를 구하여 영상 간 변화 유무에 따른 기하 상관관계도 변화 패턴을 파악하고, 변화유무를 이진 분류하는 것이다. 현재까지 종단면적 분석을 위한 기계학습용 참조표준 데이터베이스가 공개된 것이 없기 때문에, 본 연구에서는 영상 판독문을 분석하여 병변의 변화기준을 확립하고, 질환의 종류, 경과시간, 변화 형태 등에 따른 데이터 분류 체계를 구축하여 순차적 흉부 X-선 영상에 대한 참조표준 데이터베이스를 자체적으로 확보하였다. 본 연구는 알고리즘 성능을 객관적으로 분석하기 위하여 수신자조작특성(ROC)의 하의 면적(AUC)을 산출하고, 기존 개발된 알고리즘 및 유사 연구와 정량적으로 비교하였다. 본 연구에서 제안하는 기하 상관관계도를 이용한 알고리즘이 AUC=0.89 (95% 신뢰구간, 0.86-0.92) 및 Youden's index에서의 민감도=0.83, 특이도=0.82으로 가장 뛰어난 성능을 보였다. 또한 주어진 두 영상에서 특정 병변의 변화에 따른 기하 상관관계도를 정성적으로 분석함으로써 실제로 해당 변화가 발생한 위치를 역추적 및 설명할 수 있는 가능성을 제시하였다.The diagnostic decision for chest X-ray image generally considers a probable change in a lesion, compared to the previous examination. We propose a novel algorithm to detect the change in longitudinal chest X-ray images. We extract feature maps from a pair of input images through two streams of convolutional neural networks. Next, we generate the geometric correlation map computing matching scores for every possible match of local descriptors in two feature maps. This correlation map is fed into a binary classifier to detect specific patterns of the map representing the change in the lesion. Since no public dataset offers proper information to train the proposed network, we also build our own dataset by analyzing reports in examinations at a tertiary hospital. Experimental results show our approach outperforms previous methods in quantitative comparison. We also provide various case examples visualizing the effect of the proposed geometric correlation map.1. 서론 7 1.1. 배경 7 1.2. 연구의 목적 9 2. 본론 12 2.1. 알고리즘 구조 12 2.2.1. 특징 추출 14 2.2.2. 기하 상관관계도 14 2.2.3. 이진 분류기 16 2.2. 참조표준 데이터베이스 17 3. 결과 및 분석 21 3.1. 판독문 가공 21 3.2. 알고리즘 성능 22 4. 고찰 28 4.1. 실험 결과 고찰 28 4.2. 알고리즘 고찰 28 5. 결론 30 참고 문헌 31 Abstract 33석

소이데알 사슬의 부치정역으로의 확장

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