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NTIS 바로가기주관연구기관 | 연세대학교 Yonsei University |
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연구책임자 | 서영주 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-03 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100017132 |
과제고유번호 | 1711107016 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-02-12 |
키워드 | 흉부 컴퓨터 전산화 단층 촬영.관상 동맥 석회화.혈관 석회화.위험도 예측 모델.딥 러닝.chest computed tomography.coronary artery calcification.Vascular calcification.risk prediction model.deep learning. |
□ 연구개요
‣ 흉부 CT에서 딥 러닝 기반 알고리즘으로 심혈관계 질환 관련 이미징 바이오마커의 유무 및 중증도 (severity)를 평가: 대규모의 폐암 검진용 저선량 흉부 CT를 대상으로 딥러닝 알고리즘을 이용해 관상동맥 석회화 점수(coronary artery calcium score), 흉부 대동맥 석회화 (thoracic aorta calcification), 심장 판막 석회화(valve calcification)를 정량화함.
‣ 딥 러닝 알고리즘 도출 결과의 신뢰도 및 재현성 평가: 딥 러닝 알고리즘 도출 결과
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