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NTIS 바로가기주관연구기관 | 성균관대학교 SungKyunKwan University |
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연구책임자 | 이진아 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200014918 |
과제고유번호 | 1711148570 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-09 |
키워드 | 딥러닝.폐암예측.폐결절.추적검사 CT.Deep Learning.Lung Cancer Prediction.Lung Nodule.Sequential CT.Lung RADS. |
□ 연구개요
본 연구 과제에서는 딥러닝 기술을 이용하여 CT 영상에서 폐결절을 자동으로 검출하고, 검출된 페결절을 Lung RADS에 기반하여 자동으로 분류하는 알고리즘을 개발하고, 개발된 알고리즘을 통합하여 추적검사 CT영상을 이용하여 폐암을 예측하는 시스템을 개발하고자 함.
□ 연구 목표대비 연구결과
각 년도별 연차별 연구목표는 아래와 같음.
(1) 1차년도: 딥러닝을 이용한 폐결절 자동검출 기술 개발
- NLST 영상 데이터베이스 구축 및 정리
- 폐결절 검출을 위한 딥러닝 모델
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