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NTIS 바로가기주관연구기관 | 울산대학교 University of Ulsan |
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연구책임자 | 장미소 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-05 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
등록번호 | TRKO202200011649 |
과제고유번호 | 1345342761 |
사업명 | 이공학학술연구기반구축(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-09-29 |
키워드 | 골다공증.선별검사.흉부 X-ray.딥러닝.합성곱 신경망.Osteoporosis.screening.chest X-ray.deep learning.convolutional neural network. |
□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
골밀도 검사 등 추가검사가 필요한 위험군을 정확도로 선별하여 질환 인지율이 낮은 골다공증에 대한 인지도를 높여 향후 압박골절을 예방하는 것으로 사용하는 것이 목표이다.
○ 전체 내용
일반 건강 검진 목적으로 흔하게 시행되는 흉부 x-ray 영상을 합성곱 신경망을 이용하여 골다공증 고위험군을 선별하는 프로그램을 개발하고, 흉부 X-ray 영상의 어떤 특징들이 골다공증 고위험군 선별에 영향을 주는지 근거를 찾아 향후 골다공증 진단의 영상 바이오마커를 개발하고자 한다.
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