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NTIS 바로가기주관연구기관 | 버즈폴 |
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연구책임자 | 최성원 |
참여연구자 | 송재윤 , 정세미 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-02 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202000029474 |
과제고유번호 | 1711092400 |
사업명 | ICT유망기술개발지원(R&D) |
DB 구축일자 | 2020-10-10 |
키워드 | 자궁경부암 진단.빅데이터.전문가 임상소견.인공지능.임상의사결정지원시스템.Cervical cancer diagnosis.Big data.Clinical knowhow.Artificial intelligence.CDSS. |
□ 연구의 목적 및 내용
o 자궁경부암 진단 인공지능 엔진 개발
- 기존 딥러닝 방식에 의한 자궁경부암 영상 학습으로 자궁경부암 진단 엔진을 개발하였음.
- 본 과제에서는 산부인과 전문의의 임상 노하우를 데이터화 하여 이를 영상자료와 통합, 자궁경부암 판독률을 향상함
- 이를 통해 정량적 지표인 민감도와 특이도를 세계 최고 수준으로 올릴 것임.
□ 연구개발성과
o End Product
- 딥러닝 기반의 인공지능 판독 알고리즘(SW) + 태블릿 클라이언트SW
- Embedded S/W
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