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[국가R&D연구보고서] 인공 지능을 이용한 진행성 암 환자의 대퇴골 근위부 병적 골절 위험 예측
Artificial Intelligence for Proximal Femoral Pathologic Fracture Risk Prediction in Advanced Cancer Patients 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 가톨릭대학교
Catholic University of Korea
연구책임자 주민욱
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2023-03
과제시작연도 2022
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
연구관리전문기관 한국연구재단
National Research Foundation of Korea
등록번호 TRKO202300010391
과제고유번호 1711161008
사업명 개인기초연구(과기정통부)
DB 구축일자 2023-10-11
키워드 합성곱 신경망.병적 골절.대퇴골.전산화 단층 촬영.암.Convolutional neural network.Pathologic fracture.Femur.Computed tomography.Cancer.

초록

□ 연구개요
진행암 환자의 생존율이 향상되면서 골 전이 및 이와 관련한 병적 골절 골절, 특히, 근위 대퇴골에 골절이 발생할 가능성이 높아집니다. 전이암으로 인한 임박 골절을 진단하고 궁극적으로 병적 골절을 예방하기 위해 제안된 몇 가지 체계들은 실질적인 한계가 입증되었으므로 새로운 평가 도구의 개발이 필수적입니다. 복부와 골반의 전산화 단층 촬영(computed tomography, CT)은 암 환자의 평가 및 추적 관찰을 위한 표준 영상 검사이며 CT 기반의 디지털화 재구성 사진을 이용하여 근위 대퇴골에 대한 평가가 가능합

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 5
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 5
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 5
  • 3) 목표 달성 수준 ... 5
  • 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 6
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 6
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 6
  • 6. 자체점검표 ... 7
  • 7. 참고문헌 ... 7
  • [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 10
  • [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 11
  • 끝페이지 ... 11

참고문헌 (25)

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