초록 ▼

연구 목표 :
수술 전 전립선암의 예측을 위한 MRI 영상 기반 임상의사결정지원시스템을 개발하고 그 정확도를 분석

연구 내용 :
다중 파라메터 MR 영상 간 강체정합을 통해 영상에서 전립선의 위치를 공간적으로 정렬한 후, 환자와 영상획득 프로토콜에 따라 신호강도의 범위가 다르기 때문에 동일 파라메터 MR 영상 간신호강도를 정규화하였다. 이를 다중 파라메터 MR영상을 사용하여 전립선암 발병률의 70%를 차지하는 전립선 주변부 영역에서 특징벡터 추출 및 선별을 통해 생성한 SVM 모델을 이용해 전립선암을 자동 검

연구 목표 :
수술 전 전립선암의 예측을 위한 MRI 영상 기반 임상의사결정지원시스템을 개발하고 그 정확도를 분석

연구 내용 :
다중 파라메터 MR 영상 간 강체정합을 통해 영상에서 전립선의 위치를 공간적으로 정렬한 후, 환자와 영상획득 프로토콜에 따라 신호강도의 범위가 다르기 때문에 동일 파라메터 MR 영상 간신호강도를 정규화하였다. 이를 다중 파라메터 MR영상을 사용하여 전립선암 발병률의 70%를 차지하는 전립선 주변부 영역에서 특징벡터 추출 및 선별을 통해 생성한 SVM 모델을 이용해 전립선암을 자동 검출하였다. 획득된 병리영상은 T2강조 MR 영상과 비강체정합을 통해 융합되며 제안방법을 통한 전립선암 검출 결과와 비교하기 위해 T2강조 MR 영상을 전문의에 의해 수동 분할하였다.

연구 결과 :
정확성평가를 위해 영상 별 검출 결과를 통한 정확도, 민감도, 특이도, 중복 영역 비율(dice similarity coefficient, DSC)을 계산하였다.
T2강조 MR 영상을 단독으로 사용하였을 때 보다, T2강조 MR 영상과 현상확산계수지도의 특징벡터를 함께 사용하였을 때, 그리고 T2강조 MR 영상과 T1강조 MR 영상 및 현상확산계수지도의 특징벡터까지 함께 사용할수록 정확도와 특이도가 증가하였고, DSC도 증가하였다. 특히 높은 특이도를 얻을 수 있어 의심되는 병변영역의 상당수를 검출할 수 있고, 위양성병변의 감소로 예측에 효과적인 결과를 보였다. 민감도가 상대적으로 낮으나, 이는 전립선암이 불필요한 과다진단으로 인해 문제가 되는 임상적 상황을 생각해보면 위양성을 감소시키는 부분이 더 큰 의미가 있을 것으로 생각된다.
(출처:요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 목차 ... 3
• Ⅰ. 연구결과 요약문 ... 4
• Ⅱ. 연구내용 및 결과 ... 5
• 1. 연구과제의 개요 ... 5
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 5
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 6
• 4. 목표 달성도 및 관련 분야에의 기여도 ... 8
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 8
• 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 8
• Ⅲ. 연구성과 ... 9
• 끝페이지 ... 10