장 정결도의 자동화 계산 장치 및 방법

Abstract

<기술요약> 1. 장정결도 자동화 계산을 위한 구체적 공학적 방법 모색 (예)

① 개별 영상의 장정결 여부를 이용한 Deep learning -> 장정결이 적절한 영상 / 전체 영상 (또는 몇 분 간격의 영상) = 장정결도 (%) ② Map view color의 비율을 이용한 장정결도 자동화 계산 방법

2. 장정결도의 임상적 유용성 측정 (캡슐내시경 진단율과의 연관성 평가)

: 장정결도 기준과 캡슐내시경 진단 여부를 이용한 적절한 장정결도의 cut-off value를 제시 (즉, 장정결도 적절성 기준을 50%로 했을 때 진단 여부 (유소견), 55%, 60%, 65%,.... 95% 로 했을 때 진단 여부 -> 각 기준에 대한 민감도, 특이도를 이용해 ROC curve를 그림 -> 캡슐내시경 진단율을 최대로 할 수 있는 최저의 장정결도 기준 (cut-off value)을 확인하여 adequate / inadequate의 기준으로 제공함)

<발명의 목적> 현재 캡슐내시경의 장정결도는 ①소장 점막의 visibility와 ② bubble, debris, bile 등에 의한 obscuration 정도에 의해 결정되는데, 판독자의 주관적인 평가를 바탕으로 하고 있음. 또한 적절한 장정결 (adequate bowel preparation) 판단 기준에 대한 근거가 없음. 즉, 캡슐내시경 검사에서 객관적으로 제시된 장정결 척도 (bowel preparation scale)가 없음.

따라서, 소장 캡슐내시경에서 장정결도 결정에 대한 객관적이고 자동화된 평가 방법을 개발하고, 캡슐내시경 진단율에 근거하여 적절한 장정결도의 cut-off value (bowel preparation scale)를 찾고자 함.

<효과> 대장내시경에서 장정결도는 quality indicator 임.

소장 캡슐내시경에서 객관적인 장정결 척도 (objective bowel preparation scale)를 개발하고, 캡슐내시경 진단율에 근거하여 적절한 장정결 (adequate bowel preparation)의 평가 기준을 마련함.

-> 개발된 장정결 척도는 캡슐내시경 검사의 질 지표 (quality indicator)로 활용될 것이며, 이에 대한 질관리 (quality control)를 통해 의료의 질 향상을 기대할 수 있음.

<보호받고자하는 아이디어> 캡슐내시경에서 장정결도의 ①자동화 계산 방법 및 ②적절한 장정결도의 평가 기준