초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
딥러닝 분석을 위한 정상 세포 및 혈액암 세포 영상 데이터셋을 구축하고, 혈액 슬라이드 현미경 양상으로 급성 백혈병을 진단하는 딥러닝 기반 실시간 객체 인식 모델 개발
○ 전체 내용
데이터 확보 및 딥러닝을 이용한 혈액암 세포 탐지 및 구별을 통한 급성 백혈병 진단 예측 모델 개발과 예측 모델 평가 및 개선
○ 1단계
● 목표
급성 백혈병 세포를 말초 혈액 영상으로부터 빠르고 정확하게 구별 및 진단하여 적절한 치료를 제공하는 인공 지능 모델을 제시하고자

□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
딥러닝 분석을 위한 정상 세포 및 혈액암 세포 영상 데이터셋을 구축하고, 혈액 슬라이드 현미경 양상으로 급성 백혈병을 진단하는 딥러닝 기반 실시간 객체 인식 모델 개발
○ 전체 내용
데이터 확보 및 딥러닝을 이용한 혈액암 세포 탐지 및 구별을 통한 급성 백혈병 진단 예측 모델 개발과 예측 모델 평가 및 개선
○ 1단계
● 목표
급성 백혈병 세포를 말초 혈액 영상으로부터 빠르고 정확하게 구별 및 진단하여 적절한 치료를 제공하는 인공 지능 모델을 제시하고자 함
● 내용
혈액암 세포 탐지 및 구별 예측 모델의 개발 및 모델 개선

□ 연구개발성과
연구개발비를 통하여 구입한, 고성능 컴퓨터를 활용하여 연구진행함. 백혈병 환자 100명, 정상군 200명으로 약 4만장의 사진을 획득하였으며, 이를 이용하여 정상세포와 백혈병세포를 분류하기 위하여, CNN 계열의 딥러닝 모델인 EfficientNet B0 모델을 이용하여, 혈액암 세포 구별 모델을 완성함(총 11개의 혈액세포 구별모델)

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
연구개발시 모델 성능이 개선되고 있으며, EfficientNet B1-B7 모델 등의 업데이트된 최신 인공지능 모델을 추가로 활용하여, 1년내로 관련 학회지에 논문 개제할 예정임

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 4
• 1) 연구수행 결과 ... 4
• 2) 목표 달성 수준 ... 5
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 5
• 5. 연구개발성과 및 활용 계획 ... 5
• 1) 연구성과 ... 5
• 2) 연구성과 활용계획 ... 5
• 6. 참고문헌 ... 5
• 끝페이지 ... 6