Earticle

초록

영어

Artificial Intelligence(AI) technology has a significant impact on the field of medical imaging. Even if a thorough understanding of exact algorithms is the current technology, there are still challenges in applying to use AI to healthcare. Therefore, this review aims to deeply analyze medical image analysis algorithms, enhance the comprehension of the imaging process in medical imaging for Optical Coherence Tomography(OCT), and foster the effective integration of AI technology in medical applications. For example, biomarkers such as Drusen, Outer Nuclear Layer, and Outer Retinal Boundary have been provided by AI algorithms for OCT data associated with macular degeneration. The algorithm employed to comprehend these markers involved quantifying and visualizing the boundaries in the anatomical structure of the macula in a 3D manner, utilizing a deep learning model. In conclusion, a comprehensive understanding of the algorithms required for AI's ability to learn will contribute to how experts interpret medical images.

한국어

AI(Artificial Intelligence) 기술은 의료영상 분야에도 미치는 영향이 크다. 하지만 알고리즘에 대한 정확한 이해 없이 의료분야에 인공지능(AI)를 적용하는 과정은 여전히 복잡한 과제이다. 따라서, 본 리뷰 논문에서는 의료영상 분석 알고리즘을 철저하게 분석하고, OCT(Optical Coherence Tomography)를 포함한 의료영상 분석 과정에 대한 깊은 이해를 추구하며, 의료분야에서 인공지능 기술을 효과적으로 접목시키는 것을 목표로 했다. 대표적인 황반변성과 관련된 OCT 데이터를 분석하는 AI 알고리즘은 Drusen, ONL(Outer Nuclear Layer), ORB(Outer Retinal Boundary)와 같은 바이오마커의 특징을 추출하는 것으로 조사됐다. 이러한 특징을 이해하기 위해 사용된 알고리즘은 딥러닝 모델을 활용하여 황반의 해부학적 구조에서 경계를 3D 형식으로 정량화하고 시각화하는 작업을 수행한다. 결과적으로 AI 알고 리즘의 의료 영상분석의 정확도는 전문가 수준 이상이며, 이는 AI 알고리즘과 의료 분야를 접목시켜 사람들에게 더 정확한 의료 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 실험 및 방법
1. PubMED 임상시험법 검토
Ⅲ. 결과 및 고찰
1. 안구의 해부학적 구조 및 OCT 분석법
3. 숙련된 전문가와 AI의 판독 결과 비교
Ⅳ. 결론
Ⅴ. 참고문헌
요약

키워드

저자

• Seung Hyun Yoon [ 윤승현 | Computer Software Engineering, Soonhunhyang University/Reseach & Development Center, UMUST R&D Corporation, Seoul 05029, Korea ]
• HyeYeong Eom [ 엄혜영 | Computer Software Engineering, Soonhunhyang University/Reseach & Development Center, UMUST R&D Corporation, Seoul 05029, Korea ]
• Yong Gil Kang [ 강용길 | Reseach & Development Center, UMUST R&D Corporation, Seoul 05029, Korea/Development of Radiologcal Science, Daewon University College ]
• Su-Ji Baek [ 백수지 | Reseach & Development Center, UMUST R&D Corporation, Seoul 05029, Korea ]
• Hyun Joo Jang [ 장현주 | Computer Software Engineering, Soonhunhyang University ]

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  대한디지털의료영상학회논문지 [Korean Journal of Digital Imaging in Medicine]

• 간기

  연3회

• pISSN

  1976-7641

• 수록기간

  1995~2025

• 십진분류

  KDC 510 DDC 610