[논문리뷰] Prospective Comparison of Standard and Deep Learning–reconstructed Turbo

• 수많은 딥러닝 논문들이 쏟아지는데, 비교적 실험의 구조가 간단한 리서치가 high impact factor 저널에 개제되었다는 점에서 리딩해보게 되었다. (2024/Radiolog)
• 논문링크: https://doi.org/10.1148/radiol.231405

 

Comercialized deep learning technique (Siemens) 의 적용 전후 영상을 임상적으로 비교한 논문

 

• Shoulder joint Turbe spin echo T2 image 대상
• 진단의의 입장에서 diagnostic confidence 와 시간 효용성을 평가
• 당연히 딥러닝 영상은 시간이 유의하게  1/3 수준으로 감소하였고, 6명의 radiologist 들이 판독했을 때  overall image quality, perceived signal-to-noise ratio, and artifacts 측면에서도 유의하게 좋은 결과를 보였음. 

 
사실 한페이지 요약이 논문에 잘 정리되어 있다.
- 상단의 영상이 딥러닝, 하단의 영상이 표준 영상은데, 시간을 엄청 줄여 찍은 딥러닝 영상이 표준 영상과 화질차이가 없는 것이 핵심!

 
 
 
결국은 두가지 정도가 이 논문의 핵심 의미가 아닐까 함. 
 
*실험이  "prospective" 하게 진행된 점
*DL 플랫폼의 clinical valdiation 평가를 "시간 효용성"을 고려하여 평가한 점
 
이미 제품화 된 플랫폼을 임상유효성 평가하는 리서치를 잘 정리하는 것이 상당히 까다로운데, 그런점에서 well-written paper가 아닐까 한다.