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NTIS 바로가기주관연구기관 | 경희대학교 Kyung Hee University |
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연구책임자 | 문성경 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-06 |
과제시작연도 | 2018 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201900021069 |
과제고유번호 | 1711072198 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2020-05-09 |
키워드 | 전립선암.진단알고리즘.초음파탄성영상.전립선자기공명영상. |
□ 연구개요
본 연구는 기존의 진단방법으로 전립선조직생검을 받은 환자들을 대상으로 경직장초음파검사와 MRI 소견, 혈청 전립선특이항원 수치, 조직학적인 분화도, 암의 위치, 크기, 전립선암의 병기, 암의 임상적인 의미, 임상경과를 분석하여 정밀의학(precision medicine or personalized medicine)에 기반한 환자군의 카테고리 세분화 및 재분류하여 각 카테고리별로 가장 효율적인 진단방법을 새롭게 도출하고자 하고 그 중한 방법으로 결정트리학습법(decision tree learning)을 이용하고자 하
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