Application of Computer Automatic Diagnostics Using Deep Learning Algorithms in Ultrasound Images of Shoulders

본 연구는 딥러닝 알고리즘을 이용해 어깨 초음파 영상에서 이두근 건의 정상 및 병변을 구분하고, 영상 속 삼출액 병변을 탐지하는 컴퓨터 자동 진단 성능을 평가하고자 한다. D 병원에서 진료받은 어깨 통증 환자들의 초음 파 영상 증례 260건을 사용하였다. 딥러닝으로서 구분 알고리즘에는 ResNet-50, 탐지 알고리즘에는 DeepLabV3+ 를 적용하였으며 성능 평가 지표로 ROC 곡선, AUC, F1-Score 등을 사용하였다. 결과로 구분 알고리즘에서 정확 도 95%, 정밀도 100%, 재현율 91%, AUC 94%를 탐지 알고리즘에서 전역 정확도 97%, 평균 IOU 85%, F1-Score 66% 등을 나타냈다. 본 논문의 제시 모델을 바탕으로 추가 데이터 획득 및 여러 알고리즘을 적용한다면 임상에서 초음파 자동 진단 시스템으로의 응용이 가능하다고 판단된다.