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Jan 09, 2024

비의 신뢰성

과학 보고서 13권,

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 1334(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

쇼그렌 증후군(SS)은 구강 건조를 특징으로 하는 자가면역 질환입니다. SS의 원인은 알려져 있지 않으며 증상이 다양하여 진단이 어렵습니다. 구강 내 검사인 Saxon 검사는 SS의 일차 진단 방법으로 사용되지만 타액 감염의 위험이 문제가 됩니다. 따라서 우리는 혀 표면의 비접촉 및 영상 관찰을 통해 SS를 진단할 수 있는 가능성을 조사합니다. 본 연구에서는 혀의 특징과 SS 사이의 관계를 밝히기 위해 츠루미 대학 치과대학 외래 환자 60명의 혀 사진을 획득했습니다. 혀를 4개 영역으로 나누어 각 영역의 색상을 CIE1976L*a*b* 공간으로 변환하여 통계적으로 분석하였습니다. 혀 색상을 이용한 SS 진단 가능성을 실험적으로 명확히 하기 위해 로지스틱 회귀, 지원 벡터 머신 및 랜덤 포레스트의 세 가지 기계 학습 모델을 사용했습니다. 또한, 비교 평가를 위해 3가지 머신러닝 모델을 결합한 Bagged and Stacking 방법을 기반으로 진단 예측 모델을 구축했습니다. 이 분석에서는 혀 색상 정보의 중복성을 제거하기 위해 주성분 분석에 의한 차원 압축을 사용했습니다. 우리는 SS 환자와 SS가 아닌 환자의 혀 뒷부분의 a* 값과 혀 중간 부분의 b* 값 사이에 유의한 차이가 있음을 발견했습니다. 혀 색상의 주요 구성 요소 점수 외에도 서포트 벡터 머신은 연령을 사용하여 학습되었으며 높은 정확도(71.3%)와 특이도(78.1%)를 달성했습니다. 결과는 혀 색깔에 따른 SS 진단 예측이 Saxon 테스트를 사용하여 훈련된 기계 학습 모델과 비슷한 수준에 도달했음을 나타냅니다. 이는 비접촉 혀 관찰을 통해 SS 진단을 예측하기 위해 기계 학습을 사용한 최초의 연구입니다. 우리가 제안한 방법은 잠재적으로 간단하고 편리하게 초기 SS 감지를 지원하여 진단 시 감염 위험을 제거할 수 있으며 임상 실습에서 검증되고 최적화되어야 합니다.

쇼그렌 증후군(SS)은 구강 건조와 눈 건조를 특징으로 하는 자가면역 질환입니다. 면역이상, 여성호르몬 분비, 유전 등의 복합적인 관계에 의해 발생하는 것으로 알려져 있습니다. 그러나 이 질병의 정확한 원인은 아직 밝혀지지 않았습니다. SS 진단을 위해 여러 임상 테스트가 사용되었습니다. 일반적으로 사용되는 구강 검사 중 하나는 Saxon 테스트이며 구강 건조 여부를 확인하기 위해 타액을 정량적으로 관찰하는 것입니다. 그러나 최근 몇 년간 타액에 코로나19 바이러스가 존재해 구강 상태 평가를 위한 타액 검사가 어려워졌다. 따라서 구강상태를 평가하기 위한 객관적인 방법의 개발이 필요하다.

SS의 가장 흔한 증상으로는 구강 건조, 혀 통증, 혀 균열, 구강 칸디다증으로 인한 혀 변색 등이 있습니다1. 더욱이, 피부경 연구에서는 혀 표면의 구조와 색상의 차이가 SS2 진단에 중요한 지표가 될 수 있음이 밝혀졌습니다. 색상, 윤기, 모양 등 혀의 특징은 여러 다른 질병을 진단하는 데 임상적으로 중요한 진단 단서를 제공합니다3,4.

최근 연구에서는 여러 생물정보학 도구5,6 및 혀 이미지 분석을 위한 응용 프로그램을 개발하는 데 있어 기계 학습 방법의 유망한 잠재력이 보고되었습니다. 질병 진단을 위한 영상기기의 활용은 간편하고 빠른 접근방식으로 다양한 질병에 대한 선별검사로 적합할 수 있다. 이전 연구에서 우리는 혀의 색을 기반으로 컴퓨터 지원 혀 진단에 사용할 수 있는 혀 이미지 분석 시스템(TIAS)을 개발했습니다8,9. TIAS 혀 영상법의 본질적인 특징은 적분구를 활용하여 빛의 세기를 고르게 분포시켜 외부 빛의 영향을 배제한다는 점이다. 또한, TIAS는 이미지에서 혀 표면의 광택을 제거하여 혀 표면의 색상과 혀의 코팅을 안정화할 수 있습니다.