초록 ▼

□ 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

□ 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 구축 및 파라미터 튜닝
- 페결절 검출의 False positive를 줄이기 위한 훈련방법 개발 및 검증

(2) 2차년도: 딥러닝을 이용한 Lung RADS 기반의 페결절 자동분류 기술 개발
- NLST 영상에서 Lung RADS에 따른 폐결절의 분류
- 폐결절 분류를 위한 딥러닝 모델 개발 및 검증

(3) 3차년도: 추적검사 CT영상을 이용한 폐암 예측 기술 개발
- 폐결절 검출/분류 통합 딥러닝 모델 개발
- 통합 모델 기반한 추적검사 CT영상을 이용한 폐암 예측 모델 개발 및 검증

본 연구팀은 연구 목표에 대한 모든 기술들을 개발 완료하였고, 연구결과, NLST 영상데이터베이스 구축, 폐결절 자동검출기술, 폐결절 자동분류기술, 추적 CT영상기반 페암 예측기술들을 개발완료하였다. 단, Lung RADS에 따른 폐결절 분류를 LIDC 데이터에서 수행하였다.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
- 폐암의 조기발견을 위한 대규모 폐암검진을 실현하게 하는 제도적 경제적 기반을 마련하는 데 기여함
- 폐암의 조기발견으로 정확하고 효율적인 폐암검진을 가능하게 함으로써 폐암에 의한 사망률을 낮추고 불필요한 진단 및 치료의 과정을 줄여 환자들의 삶의 질과 경제적 여건의 향상을 도모함
- 폐암검진으로 시행한 저선량 흉부 컴퓨터 단층촬영 (CT)의 자동화 판독을 통해 더욱 다양하고 체계적인 폐암 연구 데이터를 축적
- 폐암검진을 위한 저선량 흉부 컴퓨터 단층촬영 (CT) 판독자의 다양한 숙련정도의 영향을 최소화함으로써 전체 폐암검진 진행 시 일관된 진단 및 추적검사 기능을 수행 할 수 있도록 함

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1) 연구개발 목표 ... 4
• 2) 연구개발의 필요성 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 7
• 1) 1차년도 연구수행 내용 ... 7
• 2) 2차년도 연구수행 내용 ... 11
• 3) 3차년도 연구수행 내용 ... 13
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 14
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 14
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 17
• 3) 목표 달성 수준 ... 17
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 17
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 18
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 18
• 6. 참고문헌 ... 18
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 19
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 20
• 끝페이지 ... 25