기계학습 기반 9방향 안구 사진 자동 결합 프로그램Machine Learning-based Auto-merge Program for Nine-directional Ocular Photography
- Other Titles
- Machine Learning-based Auto-merge Program for Nine-directional Ocular Photography
- Authors
- 박신형; 이우혁; 강태신; 조현경; 한용섭; 김지혜
- Issue Date
- Aug-2023
- Publisher
- 대한안과학회
- Keywords
- Eye movement; Eye tracking technology; Machine learning; Nine-directional ocular photography; Strabismus
- Citation
- 대한안과학회지, v.64, no.8, pp 734 - 742
- Pages
- 9
- Indexed
- SCOPUS
ESCI
KCI
- Journal Title
- 대한안과학회지
- Volume
- 64
- Number
- 8
- Start Page
- 734
- End Page
- 742
- URI
- https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/67883
- DOI
- 10.3341/jkos.2023.64.8.734
- ISSN
- 0378-6471
2092-9374
- Abstract
- 목적: 본 연구는 각각의 방향을 주시하면서 촬영한 여러 장의 안구 사진을 한 장의 9방향 안구 사진으로 결합하는 새로운 인공지능기반 9방향 안구 사진 자동 결합 프로그램(HydraVersion)을 제안하고자 한다. 또한 HydraVersion의 정확도와 소요 시간을 기존의파워포인트(PowerPoint)를 이용하는 수작업과 비교하여, HydraVersion의 유용성에 대해 알아보고자 한다.
대상과 방법: 2016년 3월부터 2022년 6월까지 본원 외래에서 촬영한 9방향 안구 사진 중 134명의 사진 250세트 2,524장으로 후향적연구를 진행하였다. 그중 38명 74세트 728장은 평가데이터 세트로 구성하고, 각각의 방법(HydraVersion/PowerPoint)을 이용하여 9 방향 안구 사진을 생성하는데 소요된 시간을 측정하고 정확도를 평가하여 비교 분석하였다.
결과: HydraVersion은 74세트의 9방향 안구 사진 중 71세트(95.95%)를 정확하게 결합하였다. HydraVersion의 평균 소요 시간은2.40 ± 0.43초, Powerpoint의 평균 소요 시간은 255.9 ± 26.7초로 HydraVersion이 PowerPoint보다 빠르게 사진을 결합하였다(p<0.001).
결론: 그동안 일부 사시 및 신경안과 클리닉에서는 시간 및 인력 부족의 이유로 몇몇의 안구 사진들이 결합하지 못하고 낱장으로보관되었다. 본 연구에서 개발한 프로그램을 통해 빠르고 편리하게 9방향 안구 사진을 생성함으로써, 진료 및 연구에 많은 도움이될 것이라 기대한다.
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