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NTIS 바로가기주관연구기관 | 건양대학교 KonYang University |
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연구책임자 | 조영준 |
참여연구자 | 권선중 , 김영중 , 김영진 , 김용석 , 서재영 , 손지웅 , 송호중 , 안지해 , 양승신 , 오동현 , 유래림 , 이수현 , 장인석 , 정인범 , 채경민 , 최소영 , 한주혁 , 김은영 , 강성윤 , 김광기 , 김영재 , 이상민 , 이종남 , 임희중 , 최원준 , 홍지은 , 진광남 , 김문영 , 채수연 , 최예라 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-02 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 보건복지부 [Ministry of Health & Welfare(MW)(MW) |
연구관리전문기관 | 한국보건산업진흥원 Korea Health Industry Development Institute |
등록번호 | TRKO202300004768 |
과제고유번호 | 1465032638 |
사업명 | 의료데이터보호ㆍ활용기술개발(R&D) |
DB 구축일자 | 2023-08-16 |
키워드 | 흉부방사선촬영.딥러닝 알고리즘.컴퓨터 진단 보조도구.임상효과검증.Chest Radiography.Deep Learning Algorithm.Computer Aided Diagnosis.Verification of Clinical Effectiveness. |
연구의 목적 및 내용
1. 흉부 X-Ray 검사에서 폐 결절 검출률을 향상시키기 위한 인공지능 판독 보조 제품: Lunit INSIGHT-CXR-Ⅱ(Chest Radiography Nodule Detection)의 임상적 효과검증.
2. 전/후향 임상연구 코호트에 따른 인공지능 판독 보조 제품의 성능검증.
3. 데이터 출처가 다른 3개 기관(Multi-Center)의 코호트 분류에 따른 인공지능 판독 보조 제품의 성능검증.
4. 인공지능 학습 및 검증을 위한 여러 전문의들의 흉부 X-Ray 다중 참조표준 병변표
Purpose & Contents
1. Artificial Intelligence Image Reading Assistance System for Improving Lung Nodule Detection Rate on Chest X-ray: Verification of Clinical Effectiveness of Lunit INSIGHT-CXR-Ⅱ(Chest Radiography Node Detection)
2. Performance verification of the artificial intelligence imag
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