초록 ▼

□연구의 목적 및 내용
◦전산화 단층 촬영(CT; computed tomography) 은 의료 방사선 피폭의 주요한 진단적 검사로 CT 저감화 (dose reduction) 에 대한 국민의 관심과 요구가 점차 증가하고 있음
◦저선량 CT 영상 품질 개선에 인공지능 기술의 하나인 딥 러닝 기술이 적용된 연구들이 최근 발표되어 의료 영상 인공지능 시장에 새로운 방향을 제시함
◦딥 러닝 학습을 위해서 짝을 이루는 데이터 (정답이 있는 데이터, 예; 환자가 저선량 CT 1회, 표준선량 CT 1회 각 각 촬영)가 필요하다는

□연구의 목적 및 내용
◦전산화 단층 촬영(CT; computed tomography) 은 의료 방사선 피폭의 주요한 진단적 검사로 CT 저감화 (dose reduction) 에 대한 국민의 관심과 요구가 점차 증가하고 있음
◦저선량 CT 영상 품질 개선에 인공지능 기술의 하나인 딥 러닝 기술이 적용된 연구들이 최근 발표되어 의료 영상 인공지능 시장에 새로운 방향을 제시함
◦딥 러닝 학습을 위해서 짝을 이루는 데이터 (정답이 있는 데이터, 예; 환자가 저선량 CT 1회, 표준선량 CT 1회 각 각 촬영)가 필요하다는 한계점이 있음.
◦이에 본 연구에서는 실제 의료 환경에서 얻은 짝이 없는 자료들을 이용하여 저선량 CT 영상 품질 개선이 가능한 딥러닝 알고리즘을 개발하고 객관적인 평가 과정을 거쳐 범용성의 프로그램을 개발하고자 함

□연구개발성과
1. 데이터 준비
◦빈도수가 가장 높은 복부/골반 CT를 대상으로 하여 짝이 없는 데이터 준비
2. 적합한 딥 러닝 알고리즘의 개발
◦저선량 CT를 표준 선량 CT 로 변환 할 수 있는 딥러닝 알고리즘 개발
◦저선량 및 표준선량 CT 영상 (training set)으로 딥러닝 알고리즘을 학습
◦학습에 쓰이지 않은 저선량 CT (test set)를 이용하여 가상의 표준선량 CT 영상 획득
3. 가상의 표준선량 CT 영상 평가를 통한 딥러닝 알고리즘 성능 평가
◦가상의 표준선량 CT 영상과 원본 저선량 CT 영상을 정량적/정성적 비교 평가함
4. 두부 CT와 흉부 CT 에 복부/골반 CT 연구 내용 적용
◦복부/골반 CT 다음으로 많은 건수를 차지하고 있는 두부 와 흉부 CT 검사에 확대 적용하여 평가를 진행 중
5. 저선량 복부/골반 CT 영상에 적용 가능한 딥 러닝 기반의 잡음 제거 방법으로 특허 출원
6. 저선량 복부/골반 CT 영상에 딥 러닝 기반의 잡음 제거 소프트웨어를 실시간으로 적용 할 수 있도록 연구책임자가 속한 병원에 서버를 구축하는 작업이 진행 중이며 저선량 흉부 및 두부 CT 영상에도 적용할 예정임

□연구개발성과의 활용계획(기대효과)
◦최신의 저선량 고품질 CT 시스템을 사용하지 못하는 기존의 CT 장비에서도 저선량 CT 의 영상 품질 저하를 극복 함으로써 기존 CT 장비의 활용도를 높임
◦의료 진단 보조 측면에 집중되어 있는 의료 영상 분야 인공지능 기술의 산업화 시장의 패러다임 변화 유도
◦궁극적으로는 국민 의료 방사선　피폭 선량 저감화에 기여하고 방사선 안전 및 국민보건 증진을 기대함

(출처 : 요약문 4p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요약문 ... 4
• 목차 ... 5
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 2. 연구수행내용 및 성과 ... 8
• 2-1. 연구수행내용 및 성과 ... 8
• 2-2. 대표적 성과 ... 10
• 3. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 11
• 3-1. 목표 ... 11
• 3-2. 목표 달성여부 ... 12
• 3-3. 목표 미달성 시 원인(사유) 및 차후대책(후속연구의 필요성 등) ... 13
• 4. 연구개발성과의 활용 계획 등 ... 13
• 붙임. 참고문헌 ... 14
• 끝페이지 ... 15