픽셀

May 08, 2024

과학 데이터 10권, 기사 번호: 518(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

폐색전증은 특히 진단되지 않은 경우 발생률과 사망률이 높습니다. 질병 진단을 위해 선택한 검사는 컴퓨터 단층촬영 폐혈관조영술입니다. 많은 요인이 잘못된 해석과 진단 오류로 이어질 수 있으므로 다양한 그룹에서 딥 러닝 방법을 활용하여 이 프로세스를 개선하고 있습니다. 이러한 방법의 진단 정확도는 훈련 데이터 세트를 확대함으로써 증가하는 경향이 있습니다. 딥 러닝 방법은 다양한 공급업체의 장치로 획득한 이미지를 사용하여 잠재적으로 이점을 얻을 수 있습니다. 우리가 아는 한, 우리는 픽셀 및 이미지 수준에서 주석이 달린 최초의 공개 데이터세트와 Toshiba 및 GE의 장비로 수행된 검사를 포함하는 최초의 픽셀 수준 주석이 달린 데이터세트를 개발했습니다. 이 데이터 세트에는 40개의 검사가 포함되어 있으며 절반은 각 장비로 수행되었으며 두 의료 서비스의 샘플을 나타냅니다. 또한 폐색전증의 심장 및 순환계 결과와 관련된 측정도 포함했습니다. 우리는 PE 진단을 위해 설계된 새로운 AI 알고리즘의 성능을 개발, 평가 및 비교하기 위해 이 데이터 세트를 사용하는 것을 권장합니다.

폐색전증(PE)은 발병률과 사망률이 높습니다. 이는 심부정맥계에서 가장 흔히 발생하는 혈전이 폐동맥 순환으로 이동할 때 발생합니다1. 미국에서는 PE2로 인해 연간 최대 300,000명이 사망하는 것으로 추산됩니다. 진단을 받고 치료를 받은 환자들 사이에서 사망의 10% 미만이 발생하며, 이는 질병의 진단 정확도를 개선함으로써 사망률을 잠재적으로 감소시킬 수 있음을 나타냅니다3.

컴퓨터 단층촬영 폐혈관조영술(CTPA)은 PE4,5 환자를 평가하기 위해 선택되는 검사입니다. 요오드 조영제를 정맥주입한 후 폐동맥순환이 최적으로 혼탁해지고 혈전이 관내충진결손으로 확인되면 CT를 시행한다.

CTPA 이미지 해석은 복잡한 작업입니다. 방사선 전문의는 많은 수의 이미지에서 전체 폐동맥 혈관계의 조영제 충전 결함을 주의 깊게 검색해야 합니다. 기술적 문제, 환자 관련 요인, 해부학적 문제 및 기타 병리 현상6의 존재로 인해 오진이 발생할 수 있습니다.

이러한 오류를 줄이는 것을 목표로 하는 컴퓨터 지원 진단(CAD) 프로그램은 사망률을 줄일 수 있습니다. 여러 접근법이 이미 제안되었습니다7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29 ,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48; 그러나 아직 확실한 해결책은 나오지 않았습니다. 최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해 특히 인공신경망(ANN)을 활용한 인공지능(AI) 기술 개발에 대한 관심이 높아지고 있습니다.

이러한 기술의 진단 성능은 실제 응용 프로그램만큼 다양한 검사를 포함해야 하기 때문에 훈련에 사용되는 데이터 세트에 크게 의존합니다. 이러한 방법의 진단 정확도는 훈련 데이터 세트를 확대함으로써 증가하는 경향이 있습니다.

신뢰할 수 있는 데이터 세트를 얻는 것은 시간이 많이 걸리고 PE를 인식할 수 있는 경험이 있는 방사선 전문의가 필요하며 의료 센터의 협력에 의존하기 때문에 연구자가 직면하는 상당한 장애물입니다. 또한 지도 학습 애플리케이션에 적합하려면 데이터세트에 주석을 달아야 합니다. 사용 가능한 세 가지 공개 데이터세트에는 두 가지 서로 다른 주석 접근 방식이 사용되었습니다. 즉, 혈전의 모든 픽셀이 지상 진실로 구분되는 픽셀 수준 주석과 눈에 보이는 PE가 있는 이미지가 있는 이미지 및 연구 수준50의 주석입니다. 라벨을 받지만 혈전 자체는 구분되지 않습니다. 첫 번째 접근 방식은 더 다양하고 이미지 수준에서 주석으로 변환될 수 있지만 그 반대는 사실이 아닙니다.