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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 Seoul National University |
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연구책임자 | 김정훈 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300008182 |
과제고유번호 | 1711161449 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-09-26 |
키워드 | 딥러닝.합성의료영상.컴퓨터단층촬영.조영제.임상검증.Deep learning.Synthetic medical image.CT.contrast.clinical validation. |
□ 연구개요
○ 고령화 사회와 환자 상태에 따라 조영제 사용이 어려운 환자가 증가하고 있으나 비 조영증강 CT (noncontrast-enhanced CT)의 경우 정확한 진단에 어려움이 많음
○ 이에 비 조영증강 CT를 이용한 딥러닝 기반 효과적인 영상진단지원 합성영상 기술개발
○ 개발된 합성영상을 각기 다른 임상 상황에서 전문가 임상 유용성 검증을 통한 효과적인 영상진단지원 합성영상 기술개발
□ 연구 목표대비 연구결과
■ 의료영상 dataset 구성
Noncontrast-enhanced C
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