초록 ▼

□ 연구개요
1. 심장 CT 및 MRI에서 심실 및 심근의 정량적 분석을 다중템플릿 기반 분할 기법과 딥러닝을 이용하여 고도화 하고 임상적용 함.
2. 고식적 방법으로 어려운 심장 판막 및 유두근의 분할을 심장 수축기 및 이완기에 가능하도록 개발하고 임상적용 함.
3. 심장 3D-프린팅을 판막레벨에서 가능하도록 고도화하고 임상적용 함.

□ 연구 목표대비 연구결과
1. 심장영상 레지스트리 확대 및 이를 이용한 임상연구 논문 발표 (1년차)
2. 심장전주기 영상데이터베이스 확보 및 관련 논문 발표

□ 연구개요
1. 심장 CT 및 MRI에서 심실 및 심근의 정량적 분석을 다중템플릿 기반 분할 기법과 딥러닝을 이용하여 고도화 하고 임상적용 함.
2. 고식적 방법으로 어려운 심장 판막 및 유두근의 분할을 심장 수축기 및 이완기에 가능하도록 개발하고 임상적용 함.
3. 심장 3D-프린팅을 판막레벨에서 가능하도록 고도화하고 임상적용 함.

□ 연구 목표대비 연구결과
1. 심장영상 레지스트리 확대 및 이를 이용한 임상연구 논문 발표 (1년차)
2. 심장전주기 영상데이터베이스 확보 및 관련 논문 발표 (1년차)
1) 비후성 심근증 141건 구축 및 관련 논문을 1건 발표 함.
3. 심실, 심근 분할 방법 고도화 (1년차)
1) 개발된 새로운 영상분할기법을 검증하기 위한 테스트 영상데이터셋을 100례 이상 구축하여 DSC 0,80이상 달성하였음
4. 심장전주기 영상데이터베이스 확보 (100례 이상) (2년차)
1) 심장 유두근을 포함하는 분할결과 데이터베이스를 구축하였고, 이 데이터를 서울 아산병원 빅데이터센터에서 주최하는 인공지능 개발 컨테스트에 활용하였음
5. 심장 분할방법 고도화 및 판막 유두근 분할 방법 개발 (1000례 이상) (2년차)
6. 3D프린팅 고도화 (2년차)
7. 판막,유두근 분할방법 고도화 및 관련 논문 발표 (3년차)
8. 프로그램 피드백 및 개선 (3년차)
*심장 CT 및 MRI에서 심실 및 심근의 정량적 분석을 다중템플릿 기반 분할 기법과 딥러닝을 이용하여 고도화 하고 임상적용 함. 관련 SCI(E)논문 14편을 발표하였음. 특히 심장영상분야 최고 권위지인 JACC Imaging (IF 10.2)에 논문을 발표함.

□ 연구개발결과의 중요성
연구결과의 활용방안
1. 환자 진료에 이용되어 심장질환 환자 치료 지침 선정 및 예후 예측에 기여함
2. 심장질환 환자 후속 의료연구에 활용됨
3. 심장질환 치료의 다양한 영상 분석 소프트웨어에 응용
4. 국내의 발전하는 영상기술과 접목하여 의료영상 산업화에 기여함
예상되는 연구성과
1. 심실의 정량적 분석을 통해 기존 분석에서는 인지하지 못했던 새로운 영상 바이오마커의 발견 및 검증이 가능함
2. 심장영상분석 기반의 다양한 임상연구의 토대가 될 수 있음
3. 기업화 및 기술 이전

(출처 : 연구결과 요약문 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 3
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 가. 연차별 연구의 목표 및 내용 ... 5
• 2. 연구수행내용 및 연구결과 ... 6
• 1-1. 심장영상 레지스트리 확대 및 이를 이용한 임상연구 논문 발표 (1년차) ... 6
• 1-2. 심장전주기 영상데이터베이스 확보 및 관련 논문 발표 (1년차) ... 6
• 1-3. 심실, 심근 분할 방법 고도화 (1년차) ... 6
• 1-4. 심장전주기 영상데이터베이스 확보 (100례 이상) (2년차) ... 6
• 1-5. 심장 분할방법 고도화 및 판막 유두근 분할 방법 개발 (1000례 이상) (2년차) ... 7
• 1-6. 3D프린팅 고도화 (2년차) ... 7
• 1-7. 판막,유두근 분할방법 고도화 및 관련 논문 발표 (3년차) ... 8
• 1-8. 프로그램 피드백 및 개선 (3년차) ... 8
• 3. 연구개발결과의 중요성 ... 9
• 4. 참고문헌 ... 9
• 5. 연구성과 ... 10
• 대표적 연구실적 ... 22
• 끝페이지 ... 32