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NTIS 바로가기주관연구기관 | 아주대학교 Ajou University |
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연구책임자 | 이수진 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-09 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100021142 |
과제고유번호 | 1711099276 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-03-26 |
키워드 | 핵의학.뼈스캔.인공지능.기계학습.딥러닝.화질.영상 질. |
□ 연구개요
● 뼈스캔은 임상에서 자주 시행하는 영상으로 뼈전이가 의심되는 암 환자, 골종양 환자, 외상 병력이 있는 환자 등의 평가에 매우 유용한 검사이나, 뼈스캔을 촬영하기 위해서는 긴 대기시간이 소요되어 환자가 겪는 불편함이 큼
● 영상의 질을 유지하면서 뼈스캔 소요 시간을 단축시켜 뼈스캔 워크플로우 개선을 시도하고자 함
● 그러나 현재까지 뼈스캔 영상 질에 대한 평가는 핵의학 의사의 시각적 분석에 의한 주관적 평가이며 객관적인 지표가 없음
● 따라서 이 연구에서는 많은 양의 뼈스캔을 수집하여 분석하고 영
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