초록 ▼

□ 연구개요
각 장기의 움직임/형태변화 정보를 결합하여 Augmentation 방법을 최적화하는 알고리즘을 연구하여, 개별환자 CT정보만 사용하는 자동도해 알고리즘을 개발하고, 셋업 CT의 품질 고도화을 구현하여 빅데이터 없이 단계적 지능형 네트워크 (셋업CT 고도화, 환자특이적 학습데이터 생성, 장기의 자동도해)를 개발하여 On-line ART를 가능하게 함.

□ 연구 목표대비 연구결과
환자 셋업용 CT 고도화 : 환자 셋업용 저화질의 MVCT와 고화질의 kVCT 영상을 이용하여 딥러닝 cycleGAN 네트

□ 연구개요
각 장기의 움직임/형태변화 정보를 결합하여 Augmentation 방법을 최적화하는 알고리즘을 연구하여, 개별환자 CT정보만 사용하는 자동도해 알고리즘을 개발하고, 셋업 CT의 품질 고도화을 구현하여 빅데이터 없이 단계적 지능형 네트워크 (셋업CT 고도화, 환자특이적 학습데이터 생성, 장기의 자동도해)를 개발하여 On-line ART를 가능하게 함.

□ 연구 목표대비 연구결과
환자 셋업용 CT 고도화 : 환자 셋업용 저화질의 MVCT와 고화질의 kVCT 영상을 이용하여 딥러닝 cycleGAN 네트워크를 이용하여 셋업용 MVCT를 synthetic kVCT로 변환하여 영상 품질을 고도화에 성공함. 고화질로 변환된 MVCT는 셋업영상으로서의 환자의 내부장기의 위치는 유지되면서 영상의 대조도 및 영상품질지수는 kVCT와 유사하게 측정됨. 주요 장기에서 kVCT와 유사한 HU분포 값으로 선량계산에도 적합함을 확인함.
환자 특이적 학습데이터 생성 : 동일한 환자의 2회 촬영한 두 세트의 kVCT 영상을 이용하여 환자 특이적 augmentation 방법을 개발함. 두세트의 kVCT 정합과정에서 발생하는 Deformable Vector Filed (DVF)변화를 딥러닝을 통해 학습하며 학습단계에서 추출한 DVF를 적용하여 원본CT에서 변형된 100 개 세트의 kVCT를 성공적으로 생성하여, 환자 특이적 augmentation을 수행함.
장기의 자동도해 :두 개의 kVCT에서 생성된 환자 특이적 학습데이터를 가지고 딥러닝 기반 U-net segmentation 알고리즘을 학습하여 kVCT의 전립선 주변 장기 Dice coefficient 90% 이상의 정확도를 보여주었음.
위 3가지 방법들을 통합하여 두 개의 kVCT 영상으로 학습한 장기의 자동도해 모델에 고도화된 MVCT 영상을 전달학습으로 자동도해를 진행함. 고화질로 변환된 MVCT에서의 자동도해결과 femoral head의 경우 80% 이상의 정확도를 보여주지만, bladder, prostate, rectum의 경우 영상고도화를 하여도 유사한 장기 사이에 HU분포 구별이 어려워 50% 정도의 정확도를 보임. 전립선 암이 아닌 타 장기에서의 활용 가능성 평가와 영상 고도화 방법의 추가적인 연구가 필요로 함.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
■ 임상적 측면
- 본 과제로 전립선 암의 적응방사선 치료의 자동화 구현이 가능해 지면, On-line ART가 실현되어 개인 맞춤형 방사선 치료가 실현 될 것으로 기대됨. 또한 타 질환의 On-line ART 치료 확장 가능함.

■ 기술적/학문적 측면
- 의료에서의 인공지능 적용은 세계적인 추세이며, 앞으로도 부가가치가 큰 사업으로 전망되고 있음.
현재 우리나라에서도 몇 군데의 의료 기관에서 인공지능을 활용한 환자 진료 및 치료를 개발 하고 있으나, 방사선 종양학에서 상용화된 기술은 없기 때문에, 본 연구결과는 상용화 기술로 발전 가능함

■ 사회적/경제적 측면
- 본 프로젝트는 의료 융합 기술의 발전에 기여할 것으로 예상된다. 국내의 고도화된 IT/ software 기술의 의료기술에 적용함으로써 관련 산업의 국내성장에 기여할 수 있을 것임.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1) 연구의 필요성 ... 4
• 2) 본연구의 제안 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• 1) 1차년도 ... 5
• 2) 2차년도 ... 8
• 3) 3차년도 ... 10
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 12
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 12
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 13
• 3) 목표 달성 수준 ... 13
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 14
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 14
• 6. 참고문헌 ... 15
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 16
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 18
• 끝페이지 ... 26