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NTIS 바로가기주관연구기관 | 영남대학교 YeungNam University |
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연구책임자 | 공은정 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-04 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100017945 |
과제고유번호 | 1711122629 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-03-19 |
키워드 | 유방암.인공지능.딥러닝.양전자방출단층 촬영.자기공명영상.breast cancer.artificial intelligence.deep learning.PET.MRI. |
□ 연구개요
유방암에서 분자생물학적 정보는 치료 방향 결정과 예후 예측에 중요하며, 이는 수술이나 조직 생검 등의 침습적인 방법을 이용하여 얻어짐.
라디오믹스 (radiomics) 관점에서, 영상은 여러가지 분자생물학적 정보들을 의료 영상에 반영하고 있다고 생각됨.
FDG PET 영상과 MRI의 여러 가지 파라미터들이 유방암의 분자생물학적 인자들을 예측할 수 있는지 인공지능 (artificial intelligence; AI) 기반의 모델을 개발을 시도.
□ 연구 목표대비 연구결과
FDG PET 영
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