| 대한안과학회 학술대회 발표 연제 초록 |
| 망막 F-017 |
| 삼출성 나이관련황반변성에서 신경망을 이용한 치료 후 빛단층간섭촬영 사진의 예측 |
건국대학교 의학전문대학원 안과학교실 |
| 이형우, 김승민, 김명애, 정혜원, 김형찬 |
목적 : 삼출성 나이관련황반변성 환자의 치료전 빛간섭단층촬영 사진으로부터 항혈관내피성장인자 초기 3회 치료후 빛간섭단층촬영 사진을 예측하여 생성하고, 그 결과를 분석하고자 하였다. 방법 : 삼출성 나이관련황반변성 환자 294명 299안에서 치료 전 및 3회 치료 후 빛간섭단층촬영 사진들 중, 각각의 중심 3장의 B-scan을 추출하여 장의 B-scan을 확보한 후 안과의사가 각 병변을 구획화하였다. 이중 241안 723장의 치료 전후 사진 짝들을 15183장으로 증강시켜 신경망 학습에 이용하였고, 30장은 학습 과정이 적절하게 이루어지는지 확인하는데 사용하였다. 나머지 144장은 훈련된 네트워크의 성능 평가에 사용하였다. 성능 확인의 지표로 의사와 훈련된 네트워크간 병변의 유무의 일치도를 카파계수로 계산하였다. 또한 안과의사가 보기에 자연스럽지 않은 이미지가 생성될 경우 이상사진으로 분류하고 그 빈도를 측정하였다. 결과 : 144장의 시험데이터에 대해 의사는 망막내액, 망막하액, 망막하고반사물질, 망막색소상피박리를 각각 2장, 31장, 15장, 67장에서 확인하였다. 훈련된 네트워크는 망막내액, 망막하액, 망막하고반사물질, 망막색소상피박리를 각각 0장, 8장, 9장, 67장에서 생성하였다. 의사와 네트워크간의 카파계수는 망막내액, 망막하액, 망막하고반사물질, 망막색소상피박리의 순서로 계산불가, 0.18, 0.68, 0.72 였다. 생성된 사진에서 이상사진은 25 장 (17.4%) 발견되었다. 결론 : 삼출성 나이관련황반변성에서 학습된 인공신경망은 3회 주사치료후 빛간섭단층촬영 사진을 적절히 예측하여 생성하였다. 사진 자체를 예측하고 생성하는 과정은 기존의 시력 및 병변의 변화유무만을 포함하는 단순한 예후 예측을 유용하게 보강할 것으로 생각된다. |