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NTIS 바로가기주관연구기관 | 삼성서울병원 Samsung Seoul Hospital |
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연구책임자 | 최동일 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200014199 |
과제고유번호 | 1711145646 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-25 |
키워드 | 딥러닝.인공지능.의료영상.CT영상.골전이암.Deep Learning.Artificial Intelligence.Medical Imaging.CT Image.Bonemetastasis. |
□ 연구개요
골전이암은 뼈가 아닌 다른 곳에서 생긴 원발암 암세포들이 혈관이나 림프관을 타고 이동하여 혈관벽을 뚫고 골 조직으로 전이되는 질환으로, CT영상에서 골전이암 판독이 용이하나, 개별 환자의 CT영상 판독 시 기본 세팅을 변환 조정해서 보아야 하는 등 시간과 노력이 과다하게 소요되어 집중력이 저하로 인한 오류가 증가하고 판독 오류가 발생함.
본 연구는 원발암에서 전이된 골 종양의 CT영상에서 병변 바이오 마커들을 분석하고, 딥러닝 알고리즘들을 기반한 골전이암 여부를 95%이상의 정확성으로 자동화 진단할 수 있는
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