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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 김필종 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-06 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100012675 |
과제고유번호 | 1345317688 |
사업명 | 개인기초연구(교육부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-08-21 |
키워드 | 전립선 선암종.딥러닝.디지털병리.외과병리.prostate adenocarcinoma.deep learning.digital pathology.surgical pathology. |
□연구개요
본 연구에서는 딥러닝의 분류 능력을 활용하여 전립선 선암종의 슬라이드 이미지에서 글리슨 점수(Gleason score)를 결정할 수 있는 시스템을 개발하려하였다. 우선 TCGA 데이터베이스에서 전립선 선암종 병리 슬라이드 데이터를 획득하고 이미지 처리 모듈과 딥러닝 모듈을 개발하였으며 딥러닝 모듈을 TCGA 슬라이드 데이터로 학습하여 병리 슬라이드 데이터의 글리슨 점수를 예측하도록 하였고 임상 진단 슬라이드 데이터를 획득하고 학습된 딥러닝 모듈을 임상 슬라이드로 평가하고 개선하기 위해 연구를 진행하였다.
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