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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울아산병원 Asan Medical Center |
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연구책임자 | 홍길선 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-04 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100018066 |
과제고유번호 | 1711108127 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-03-19 |
키워드 | 응급.중증 외상.딥러닝.선별분류.분할.Emergency.Major trauma.Deep learning.Triage.Segmentation. |
□ 연구개요
CT영상기반으로 중증외상환자에서 발생하는 다발성 중중외상을 자동으로 검출하고, 외상병변을 분할하여 정량화 정보 제공 및 영상소견에 따른 환자를 선별 분류하는 인공지능 모델의 개발 및 임상활용 연구
□ 연구 목표대비 연구결과
• 학습용 원데이터 구축 (달성도 93%)및 검증용 내부&외부 원데이터 구축 (달성도 100%).
• 외상질환 전용 레이블링 툴 개발 (달성도 100%).
• 다발성 전신외상 병변 중 3가지 중증외상질환 (혈흉, hemothorax; 기흉, pneumothorax;
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