초록 ▼

연구개요
본 연구과제는 CT영상과 임상정보를 통합하여 신장암에 걸린 환자의 생존할 확률을 딥러닝 모델을 통하여 예측하는 시스템 개발하는 것이다. 특히, 본 과제를 통해 개발된 시스템은 최근 각광받고 있는 딥러닝 기술을 이용하였고, 단순히 CT 등의 영상정보 또는 임상정보만을 이용하는 것이 아니라 영상 정보과 임상정보를 통합한 시스템이다. 이에 따라, 시스템의 예측도를 높이고 이를 임상에서 유용히 사용하고자 하는 것이 본 연구개발의 큰 목적이다. 과제의 최종 목표와 년차별 개발목표는 아래와 같다.
최종목표: 딥러닝에 기반한

연구개요
본 연구과제는 CT영상과 임상정보를 통합하여 신장암에 걸린 환자의 생존할 확률을 딥러닝 모델을 통하여 예측하는 시스템 개발하는 것이다. 특히, 본 과제를 통해 개발된 시스템은 최근 각광받고 있는 딥러닝 기술을 이용하였고, 단순히 CT 등의 영상정보 또는 임상정보만을 이용하는 것이 아니라 영상 정보과 임상정보를 통합한 시스템이다. 이에 따라, 시스템의 예측도를 높이고 이를 임상에서 유용히 사용하고자 하는 것이 본 연구개발의 큰 목적이다. 과제의 최종 목표와 년차별 개발목표는 아래와 같다.
최종목표: 딥러닝에 기반한 CT영상과 임상정보를 통합한 신장암 환자의 예후 예측 시스템 개발
- 1차년도: CT영상처리 기반기술 및 신장영역 분할기술의 개발
- 2차년도: CT영상을 이용한 신장의 abnormality 판별 모델 개발
- 3차년도: 신장암환자의 CT영상과 임상정보를 통합한 예후 예측 시스템 개발 및 검증

연구 목표대비 연구결과
- CT영상처리 기반기술 및 신장영역 분할기술의 개발 : 본 연구를 통해 CT 등의 의료영상처리 및 딥러닝을 위한 기반 기술들을 확립하였고, 특히, 신장이나 신장암 뿐 아니라 다른 신체장기에도 사용가능한 의료영상을 이용한 세그멘테이션을 기술을 개발하였다.
- CT영상을 이용한 신장의 abnormality 판별 모델 개발: 1차년도에 개발된 신장 영역의 분할기술을 통해 얻은 CT 영상을 활용하여 환자가 영상정보만으로 abnormality(암 여부)를 판별하는 딥러닝 모델을 개발하였다.
- 신장암 환자의 CT영상과 임상정보를 통합한 예후 예측 시스템 개발 및 검증: CT영상뿐 아니라 환자의 임상정보를 같이 활용한 신장암환자의 생존 예측 시스템을 개발하였다.

연구개발결과의 중요성
- 본 과제에서 수행된 의료영상에서 딥러닝 기술을 활용한 CNN 모델과 훈련방법에 대한 연구는 신장외의 다른 장기 암 환자의 예후 예측 기술로 활용 가능하거나 의료분야에 확장 적용이 가능하고, 개발된 딥러닝 CNN 모델은 다른 영상분석의 초기값으로 활용되어 의료영상분야의 딥러닝 연구를 활성화시킬 수 있다.
- 영상과 임상정보를 통합하는 방법에 대한 연구결과는 서로 다른 종류의 정보를 융합할 수 있는 기술로 활용되어 Radiogenomic와 같이 영상과 유전자 정보를 통합하는 기술에 적용이 가능하다.
- 개발된 신장암 환자의 예후 예측 기술은 신장암 환자의 고위험군에 조기진단 기술로 활용되어, 신장암의 조기 발견 확률을 높이고 조기 치료 효과에 영향을 줌으로 신장암 환자의 삶의 질 향상과 생명 연장에 기여한다..
- 본 과제를 통해 개발된 기술은 조기 진단 및 조기 치료가 필요한 다양한 질병에 응용되어 말기 암 환자들의 의료비용을 감소시켜 국민들의 복지 향상에 기여할 것이다.

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1연구결과 요약문 ... 2목차 ... 31. 연구개발과제의 개요 ... 4 1) 연구의 목표 및 내용 ... 4 2) 연구의 필요성 ... 52. 연구수행내용 및 연구결과 ... 6 1) 기술개발을 위한 연구 수행 체계 ... 6 2) 연차별 연구수행 내용 및 결과 ... 73. 연구개발결과의 중요성 ... 17 1) 학문적ㆍ기술적 측면 ... 17 2) 경제적ㆍ산업적 측면 ... 174. 참고문헌 ... 185. 연구성과 ... 18대표적 연구실적 ... 20끝페이지 ... 30