A Detection-Gated Pipeline for Robust Glottal Area Waveform Extraction and Clinical Pathology Assessment

Fri, 08 May 2026 10:16:55 GMT

### 저자

Harikrishnan Unnikrishnan, Rita Patel

### 💡 개요

본 연구는 고속 비디오 후두내시경(HSV) 데이터를 위한 완전히 자동화된 2단계 모듈식 성문 면적 분할 프레임워크를 제안한다. YOLOv8n 성문 국소화기와 U-Net 분할기를 결합한 이 시스템은 정확성, 일반화 성능 및 실시간 재생 기능을 제공하며, 성문 폐쇄 시 발생하는 허위 분할을 줄인다. 제안된 파이프라인은 다양한 임상 환경에서 후두 운동 측정값의 일관된 추출을 지원하며, 탐색적 임상 연구에서 건강한 성대 기능과 병리학적 기능을 구별하는 데 유망한 성능을 보였다.

### 🔑 시사점 및 한계

- **다중 데이터셋 학습 및 일반화 성능:** GIRAFE와 BAGLS 두 개의 대규모 데이터셋을 활용하여 모델을 학습시키고, 파인튜닝 없이 다른 데이터셋에 대한 우수한 교차 학습 성능을 입증하여 제안된 방법론의 일반화 가능성을 높였다.

- **정확하고 효율적인 성문 면적 추출:** YOLOv8n을 통한 정확한 성문 영역 국소화와 U-Net 분할기의 결합으로, 특히 성문 폐쇄 시에도 신뢰할 수 있는 성문 면적 파형 추출이 가능하며, 초당 약 35프레임의 처리 속도로 실시간 임상 검토를 지원한다.

- **임상적 유용성 입증:** 성문 면적의 변동 계수(CV)가 건강한 성대 기능과 병리학적 성대 기능을 통계적으로 유의미하게 구분할 수 있음을 탐색적 임상 연구를 통해 시사한다.

- **계산적 복잡성 및 다양한 병변 유형에 대한 성능 검증:** 모델의 계산적 복잡성과 다양한 종류의 성대 병변에 대한 성능을 추가적으로 검증하고, 실제 임상 현장에서의 적용성을 확대하기 위한 추가 연구가 필요하다.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2603.02087)