| 발표일자: |
2019년 11월 1일(금)~3(일) |
| 발표번호: |
P(e-poster)-353 |
| 발표장소: |
B3 Parking Area
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| 딥러닝 기반 결막질환 진단을 위한 광학영상 시스템 |
| 가톨릭대학교 의과대학 여의도성모병원 안과학교실(1)
인하대학교 전기공학과(2) |
| 오시은(1), 하민지(1), 황웅주(1), 장동진(1), 황호식(1), 이종혁(2), 김대유(2), 나경선(1) |
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목적 : 결막은 인간의 신체 중 모세혈관을 체외에서 관찰할 수 있는 몇 안되는 기관 중 하나이다. 결막 모세혈관을 관측하고, 이를 통해 안구건조증, 익상편, 출혈성 결막염 등 여러 안구질환을 진단하는 연구가 진행되고 있다. 기존 슬릿램프를 통한 영상 획득은 광원의 빛에 의해 혈관 영상의 유실이 크며, 혈관 정량화가 되지 않아 의사의 주관적인 판단으로 질병을 판단한다는 한계점이 존재한다. 또한 결막혈관에 최적화 되지 않은 측정 장비로 인해 혈관이 충분히 관측되지 못했다. 본 연구에서는 결막혈관에 최적화된 결막혈관 카메라 시스템을 개발하였다.
방법 : 결막 혈관 영상 촬영에 최적화된 시스템을 제작하기 위해서 광원에 의한 영상 손실을
줄이기 위한 설계를 진행하였다. 광원 조사 시뮬레이션을 통해 광원이 확산되는 모듈을 설계하였다. 이후 광원 산란형 모듈을 3차원으로 설계하였다. 그리고 이 설계한 모듈을 3D 프린터로 출력하여 광원 장착형 장치를 제작하였다. 고해상도 결막 혈관 이미징을 위해서 CMOS 카메라(Basler) 를 사용하였다. 결막 혈관 영상 획득 후 혈관 영상 정량화 과정이 진행되었다. 모든 정량화 작업과 이미지 분석 알고리즘은 자체제작한 프로그램을 통해 이루어졌다.
결과 : 결막 혈관 영상 촬영 시스템 결과는 정상안 성인 남성 피험자로부터 얻었다. 기존의 결막 촬영 기기인 slit lamp 로 촬영한 영상과 본 연구팀에서 개발한 결막 혈관 영상 촬영시스템의 영상 및 결막 혈관 정량화를 이용한 영상을 비교해보았다.
결론 : 딥러닝 기반 광학영상 시스템을 이용하여 결막혈관 관찰에 최적화된 결막혈관 카메라 시스템을 개발하였으며, 이를 이용한 결막혈관 정량화를 통해 결막질환 진단에 도움을 받을 수 있다.
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