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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 이경희 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200015106 |
과제고유번호 | 1711144230 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-11-09 |
키워드 | 폐암.림프절.딥러닝.라디오믹스.전이.Lung cancer.Lymph node.Deep Learning.Radiomics.Metastasis. |
※ 연구개요
□ 연구 배경 및 필요성
● 폐암: 사망률 1위
● 7판 폐암 림프절 병기 설정의 문제점
● 8판 폐암 림프절 병기 설정 제안 사항 및 문제점
□ 연구개발 목적
● 딥러닝 (Deep learning)과 라디오믹스 (Radiomics) 기법에 기반하여 폐암 림프절 전이 평가 알고리즘을 개발하고, 이를 이용한 보다 정확한 환자 예후 예측 실현 및 환자 맞춤형 치료 전략을 수립하고자 함.
※ 연구 목표대비 연구결과
□ 대규모 환자 코호트 구축 완료
● 대량의 의무기록 데
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