대한유방검진의학회

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자동 유방 초음파 (Automated Breast Ultrasound, ABUS)는 치밀 유방에서의 보조 선별검사로 활용되고 있으나, 방대한 3차원 데이터로 인해 판독 시간 증가와 판독자 간 성능 차이라는 한계를 가진다. 최근 합성곱 신경망 (convolutional neural network, CNN)를 기반으로 인공지능(Artificial Intelligence, AI), 특히 횡단면 (transverse view)와 관상면(coronal view)를 동시에 활용하는 다중 시점 합성곱 신경망 (multiview convolutional neural network, multiview CNN) 전략이 도입되면서 진단 성능 향상이 보고되고 있다. 본 종설은 ABUS 기반 multiview CNN의 진단 성능을 종합적으로 정리하고, 판독자 경험 및 영상 특성에 따른 보조 효과의 차이를 분석함으로써 국내 검진 환경에서의 임상적 적용 방향을 제시하고자 한다.
Key Words: Automated breast ultrasound; Multiview convolutional neural network; Ultrasou