인공신경망을 통한 녹내장성 시야손상 진행의 예측에 관한 연구.

Abstract

목적: 본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 녹내장성 시야 진행을 예측할 수 있는지 알아보고자 하였다. 연구 대상: 1998년부터 2018년까지 서울아산병원 녹내장 클리닉에서 정기적으로 시야 검사를 시행한 3,313명의 5,224안을 대상으로 하였다. 연구 방법: 연속된 3회의 검사를 기본 검사로 하여 이후 첫 검사 후 3년 이내에 mean deviation (MD), pattern standard deviation (PSD) 과 visual field index (VFI), 세 가지 global indices중 두 가지 이상이 기준치(MD; 1.46dB, PSD; 0.97dB, VFI; 3.69%) 이상 악화되었으며, 3년 이상, 최대 6년 동안 호전이 없는 경우 시야 진행군으로 분류하였다. 3회의 기본 시야 검사를 이용해 global indices를 이용한 선형회귀모형, pointwise linear regression (PLR) 모형, 가우시안 혼합 모델을 통해 변환한 PLR 모형으로 기본검사 후 3년째 MD, PSD와 VFI를 계산하여 예측된 시야진행여부를 판별하였다. 인공신경망 모형은 두 단계로 설계되었다: 첫 번째 단계에서는 각각 기본검사 후 1년, 2년과 3년째 시야를 예측하는 세개의 인공신경망을 훈련시켰고, 두 번째 단계에서는 기본검사와 첫 번쨰 단계에서 예측된 시야를 이용하여 시야진행여부를 예측하였다. 시야진행 예측에 있어서 선형모형과 인공신경망모형의 성능을 비교하기 위해 민감도, 특이도 및 진단오즈비를 이용하였다. 결과: 5,224안 중 327안(5.92%)이 진행군으로 분류되었다. 진행군은 비진행군에 비해 유의하게 연령이 높았으며, 최초 MD, PSD 및 VFI가 유의하게 나빴다 (모두 p < 0.001). 대상안 중 75%(3,918안)는 트레이닝군으로, 나머지25%(1,306안)는 테스트군으로 배정하였다. 세 가지 선형회귀모형 중에서는 변환 PLR모형의 성능이 가장 우수하여, 민감도 0.21, 특이도 0.80, 진단오즈비 1.67을 보여주었다. 인공신경망 모형의 경우 선형 회귀 모형보다 훨씬 좋은 성능을 보여주었으며 area under the receiver operating characteristic curve (AUC) 0.86으로 특이도 0.90으로 계산 시 민감도 0.54 및 진단 오즈비 10.57을 보여주었다. 결론: 선형회귀모형에 비해 인공신경망 모형이 녹내장성 시야 진행의 예측에 더 유용할 수 있음을 보여주었다.