클라우드 기반 학습 비의존적 망막 혈관 분석 및 자동 임상 보고서 생성 시스템
A Cloud-Based Training-Free Retinal Vessel Analysis System with Automatic Clinical Report Generation
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초록
본 연구는 안저 영상을 기반으로 망막 혈관을 분할하고, 자동으로 임상 진단 보고서를 생성하는 클라우드 기반 진단 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 추가적인 모델 학습 과정 없이, 영상전처리 및 후처리 기법을 활용한 학습 비의존적 분석 파이프라인을 통해 작동한다. 특히 병원 클라우드 인프라와의 연계를 고려하여 실시간 진단이 가능하도록 설계되었으며, 임상적으로 활용가능한 형태의 보고서를 생성하는 모듈을 포함한다. 본 논문에서는 혈관 분할을 위한 영상 처리파이프라인, 텍스트 기반 보고서 생성 절차, 클라우드 연계 아키텍처를 기술하고, 정성적·정량적평가 결과를 함께 제시한다. 실험 결과, 모델 학습 과정이 없음에도 불구하고 제안 시스템은 의미있는 혈관 분할 성능과 신뢰할 수 있는 보고서 생성 능력을 보임을 확인하였다.
Abstract
This study proposes a cloud-based diagnostic system that segments retinal vessels from fundus images and automatically generates clinical diagnostic reports. The proposed system operates without any additional model training by utilizing a training-free analysis pipeline based on image preprocessing and postprocessing techniques. In particular, it is designed to be integrated with hospital cloud infrastructure to enable real-time diagnosis and includes a reporting module that produces clinically applicable outputs. This paper describes the image processing pipeline for vessel segmentation, the text-based report generation process, and the cloud integration architecture, along with both qualitative and quantitative evaluations. Experimental results demonstrate that even without model training, the proposed system achieves meaningful vessel segmentation performance and reliable report generation capability.