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저자정보
Kim Jeoung Kun (Department of Business Administration School of Business Yeungnam University Gyeongsan Korea.) Choo Yoo Jin (Department of Rehabilitation Medicine College of Medicine Yeungnam University Daegu Korea.) Choi Gyu Sang (Department of Information and Communication Engineering Yeungnam University Gyeongsan Korea.) Shin Hyunkwang (Department of Information and Communication Engineering Yeungnam University Gyeongsan Korea.) Chang Min Cheol (Department of Rehabilitation Medicine College of Medicine Yeungnam University Daegu Korea.) Park Donghwi (Department of Physical Medicine and Rehabilitation Ulsan University Hospital University of Ulsan Co)
저널정보
대한의학회 Journal of Korean Medical Science Journal of Korean Medical Science Vol.37 No.6
발행연도
2022.2
수록면
1 - 8 (8page)
DOI
10.3346/jkms.2022.37.e42

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Background: Videofluoroscopic swallowing study (VFSS) is currently considered the gold standard to precisely diagnose and quantitatively investigate dysphagia. However, VFSS interpretation is complex and requires consideration of several factors. Therefore, considering the expected impact on dysphagia management, this study aimed to apply deep learning to detect the presence of penetration or aspiration in VFSS of patients with dysphagia automatically. Methods: The VFSS data of 190 participants with dysphagia were collected. A total of 10 frame images from one swallowing process were selected (five high-peak images and five low-peak images) for the application of deep learning in a VFSS video of a patient with dysphagia. We applied a convolutional neural network (CNN) for deep learning using the Python programming language. For the classification of VFSS findings (normal swallowing, penetration, and aspiration), the classification was determined in both high-peak and lowpeak images. Thereafter, the two classifications determined through high-peak and low-peak images were integrated into a final classification. Results: The area under the curve (AUC) for the validation dataset of the VFSS image for the CNN model was 0.942 for normal findings, 0.878 for penetration, and 1.000 for aspiration. The macro average AUC was 0.940 and micro average AUC was 0.961. Conclusion: This study demonstrated that deep learning algorithms, particularly the CNN, could be applied for detecting the presence of penetration and aspiration in VFSS of patients with dysphagia.
#Deep Learning #VFSS #Deglutition #Swallowing Reflex

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