초록 ▼

□ 연구개요
본 연구는 최근 주목받고 있는 내이 MRI와 인공지능을 기반으로 하여, 내림프수종의 자동 정량화 기법을 개발하여 기술을 축적하고, 반복되는 어지러움과 난청을 호소하는 많은 환자들의 임상적 진단 및 치료 경과의 예측에 활용하고자 함.

□ 연구 목표대비 연구결과
최초 목표는 총 3단계로 구분하여 아래와 같이 달성하고자 하였으며 큰 목표를 모두 달성 하였음.
1. 기초기술 개발
- (목표) 내림프수종의 자동화 정량 분석을 위한 딥러닝 알고리즘의 기초기술 개발
- (달성) 내림프수종의 측

□ 연구개요
본 연구는 최근 주목받고 있는 내이 MRI와 인공지능을 기반으로 하여, 내림프수종의 자동 정량화 기법을 개발하여 기술을 축적하고, 반복되는 어지러움과 난청을 호소하는 많은 환자들의 임상적 진단 및 치료 경과의 예측에 활용하고자 함.

□ 연구 목표대비 연구결과
최초 목표는 총 3단계로 구분하여 아래와 같이 달성하고자 하였으며 큰 목표를 모두 달성 하였음.
1. 기초기술 개발
- (목표) 내림프수종의 자동화 정량 분석을 위한 딥러닝 알고리즘의 기초기술 개발
- (달성) 내림프수종의 측정을 위한 딥러닝 알고리즘의 기초기술을 VGG net, U-net, ResNet 등을 활용하여 확립하였음.
2. 고도화
- (목표) 기 개발된 기본 알고리즘을 고도화하고 임상적용을 용이하도록 하는 full stack 분석기법 개발
- (달성) 환자의 전체 MRI stack이 입력되어 이 중에서 분석에 필요한 대표 이미지를 자동으로 계산하여 결과를 제시하는 알고리즘 개발 완료
3. 최적화 및 검증
- (목표) 진료현장에서 적용 가능한 수준으로의 알고리즘 최적화 및 임상 적용
- (달성) 실제 임상에서 사용할 수 있도록 원내에 알고리즘을 기반으로 한 소프트웨어 탑재에 성공하였으며, 현재 운영중에 있음

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
1. 메니에르병은 객관적 진단 방법 및 기준이 청력검사 외에는 전무하고, 새로운 조영증강 내이 MRI가 빠른 미래에 진단기준에 공식적으로 포함될 가능성은 매우 높으나, 현 상태로는 객관성 및 효율성이 매우 떨어짐. 따라서, AI를 통한 자동 판독 기술은 신속성, 객관성을 증가시켜 효율성을 극대화 시킬 것임.
2. 메니에르병 뿐만 아니라, 반복되는 감각신경성 난청, 어지러움, 편두통성 어지러움 등 내림프수종과 관련 있는 모든 질환에 MRI 검사 및 자동화 판독이 Gold standard 진단 기법으로 발전 가능함.
3. 간편한 자동화 진단 프로그램의 사용으로, 해당 MRI에 고도로 훈련된 이비인후과 나 영상의학과 전문의 가없는 지역이나 병원에서도 상기 증상들을 보이는 모든 환자들의 진단에 도움을 줄 것으로 기대함.

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• (1) 목적 및 내용 ... 4
• (2) 필요성 ... 4
• (3) 최종목표 및 연구범위 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 7
• (1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 7
• (2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 8
• (3) 목표 달성 수준 ... 9
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 9
• (1) 연구결과의 의의 및 기대효과 ... 9
• (2) 연구개발에 따른 기술적, 사회/경제적 파급효과 ... 9
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 9
• 6. 자체점검표 ... 10
• 7. 참고문헌 ... 10
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 11
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 18
• 끝페이지 ... 23