최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
DataON 바로가기다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
Edison 바로가기다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
Kafe 바로가기주관연구기관 | 이화여자대학교 Ewha Womans University |
---|---|
연구책임자 | 김명희 |
참여연구자 | 예종철 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2018-04 |
과제시작연도 | 2017 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201900022588 |
과제고유번호 | 1711052880 |
사업명 | 바이오.의료기술개발 |
DB 구축일자 | 2020-07-29 |
키워드 | 바이오·의료 영상 헤테로 빅데이터.맞춤진료.딥러닝 기반 영상 분석.세포 영상 특성 분류.영상정보 고속화.Heterogeneous biomedical big data.Personalized medicine.Deep learning based-image analysis.Feature-based classification of cell images.Acceleration of image information. |
- 의료 영상에서 종양 부위 적출 후 형상/기능의 변화를 고려하는 다중 모달리티/ 다중 시간대별 영상 정합 기술 개발.
- 바이오 영상을 기반으로 환자유래 암세포의 환자별/약물별 특이성을 고려한 세포 영상 내 형태학적 정보 추출 및 세포 상태 분석 기술 개발.
- 영상 특징들과 종합적인 정보들을 기계 학습을 통해 지능형 특징 차원 축소 및 세포 상태 분류 기술을 개발하여 개인 맞춤형 최적 치료 방법을 예측하는 수리 모델을 확립하고 환류체계를 통하여 예측 모델을 정밀화할 수 있도록 제공함.
- GPU를 통해 영상 처리
- 의료 영상에서 종양 부위 적출 후 형상/기능의 변화를 고려하는 다중 모달리티/ 다중 시간대별 영상 정합 기술 개발.
- 바이오 영상을 기반으로 환자유래 암세포의 환자별/약물별 특이성을 고려한 세포 영상 내 형태학적 정보 추출 및 세포 상태 분석 기술 개발.
- 영상 특징들과 종합적인 정보들을 기계 학습을 통해 지능형 특징 차원 축소 및 세포 상태 분류 기술을 개발하여 개인 맞춤형 최적 치료 방법을 예측하는 수리 모델을 확립하고 환류체계를 통하여 예측 모델을 정밀화할 수 있도록 제공함.
- GPU를 통해 영상 처리를 고속화하고 분석한 정보의 최적 가시화 플랫폼 개발.
- 정밀의료를 위한 의료영상-유전체 빅데이터 연계 난치암 분류 및 유전체- 약물 반응 프로파일 연계를 통한 난치암 분석 기법을 개발하고, 의료 영상 표현형- 약물 반응 프로파일 상관관계 연구를 통해 난치암 중증도 예측.
- 의료 관련 데이터 및 영상 분석 결과, 기계 학습 결과로부터 획득된 데이터의 온톨로지 모델링 기법을 적용함으로써 개념의 타입이나 사용상의 제약조건들을 명시적으로 정의 하여 로컬 지식베이스의 재사용성 극대화 및 국내외 표준 혹은 공개된 온톨로지 연계 활용을 통한 로컬 지식베이스의 재사용성 극대화.)
(출처 : 보고서 요약서 3p)
과제명(ProjectTitle) : | - |
---|---|
연구책임자(Manager) : | - |
과제기간(DetailSeriesProject) : | - |
총연구비 (DetailSeriesProject) : | - |
키워드(keyword) : | - |
과제수행기간(LeadAgency) : | - |
연구목표(Goal) : | - |
연구내용(Abstract) : | - |
기대효과(Effect) : | - |
Copyright KISTI. All Rights Reserved.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.