COGNEX(코그넥스) 딥러닝으로 방사선 전문의가 코로나 19 또는 폐렴의 이미지 식별

내용

세계 보건기구에서 코로나19로 명명한 이 코로나 바이러스 질병은 SARS-CoV-2(심각한 급성 호흡기 증후군 코로나 바이러스2)로 알려진 새로운 코로나 바이러스 클래스에 의해 발생합니다. 바이러스를 초기 단계에서 탐지한 다음 결리를 통해 감염자를 격리하여 질병의 확산을 방지하는 것입니다. 비 인두 면봉을 이용한 실시간 역전사중합 효소 연쇄 반응 검사는 체내 RNA 수치를 측정하여 가장 정확한 코로나19 진단에 사용되었습니다. VisionPro 딥러닝(DL) 소프트웨어를 흉부 X-레이를 분석하여 코로나 바이러스를 감지하는 문제에 적용하여 긍적적인 결과를 얻었습니다. 그리고 VisonPro DL 소프트웨어를 적용하여 CT 스캔에서 코로나19 징후를

식별하는 효과를 비교합니다.

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특징

1. X-레이, CT 스캔, 코로나19

X-레이와 같은 의료 이미지는 의사와 방사선 전문의에게 코로나19 실험실 검사가 정확하다는 시각적 증거를 제공할 수 있습니다. 또한 어린이가 예제를 통해 학습하는 방식과 유사하게 훈련 된 딥 러닝의 신경망은 수 천 개의 의료 이미지를 분석하고 진단을 반박하거나 지원하는 이상 징후를 식별하여 임상의 업무량을 줄일 수 있습니다. 의사, 방사선 전문의 및 기타 임상의와 같은 의료 종사자가 이러한 도구를 익힐 것으로 기대하는 것은 실용적이지 않고, 가장 인기있는 오픈 소스 딥 러닝 도구는 사용하기 어렵습니다. 방사선 전문의가 이러한 종류의 이미지에

대해 다섯 가지 의견을 제시할 수 있습니다.

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2. 연구 1 : VisionPro DL은 눈에 띄고 그 이상입니다.

COVIDx라는 데이터 세트에서 거의 14,000개의 흉부 X-레이를 분석하고 코로나19의 징후가 있는 폐를 식별하는

방법을 정교한 신경망인 COVID-Net을 구축했습니다. F-점수라고 하는 측정은 이미지의 패턴과 이상을 정확하게

예측하려고 시도하는 딥 러닝 시스템의 전체 정확도를 평가하고 기본적으로 F- 점수는 딥러닝 시스템에서 생성된

올바른 예측의 백분율입니다.

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3. 연구 2 : VisionPro 딥 러닝, CT 스캔으로 리드 확대

딥러닝 아키텍처는 시스템을 프로그래밍하기 위한 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 제공하지 않기 때문에

광범위한 프로그래밍이 필요하고, 딥 러닝이나 프로그래밍에 대힌 지식이 부족한 방사선 전문의가 이러한 프로그램을 교육하는 것은 물론 사용하기가 어렵습니다. 기존의 DL 연구는 네트워크를 구축하고 모델을 개발하고 알고리즘을 훈련하는데 수년이 필요할 수 있고, VisionPro DL은 그 시간 프레임을 획기적으로 줄여줍니다. 후속 조사를

위한 두 가지 중요한 고려 사항으로 사용 편의성을 고려하여 VisonPro DL이 정상 코로나19 및 비 COVID 폐렴을

식별하는 데 성공했으며 높은 F-점수를 달성하기 위해 얼마나 많은 교육이 필요한지 살펴 보았습니다.

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4. 방사선 전문의에게 강력한 진단 도구를 제공하는 딥 러닝

Cognex의 처음 두 연구 결과는 여전히 다른 의료 연구자의 검증이 필요하지만 초기 결과는 유망합니다. 또한

소프트웨어는 아직 의료용으로 승인되지 않았습니다. 모든 능력에 있어서 딥 러닝 알고리즘은 인간 임상의

지혜를 완전히 대체할 수는 없지만 청진기나 혈압 커프처럼 의료 전문가 높은 수준에서 업무를 수행하는 데 도움이

되는 유용한 도구입니다.

 

출처 : 코그넥스

COGNEX 제품 적용 솔루션 참조 : www.xvision.co.kr
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