초록 ▼

□ 연구개요
○ 최종연구목표: 폐암 환자의 바이오·의료영상 표현성, 임상정보 및 다중 오믹스 데이터 통합 분석을 통하여 근치적 절제수술 후 폐암 재발 예측 플랫폼을 개발.
○ 연차별 연구목표: (1차년도) 이종 빅데이터 (여러 형태의 임상정보)와 다중 오믹스 수집을 위한 인프라를 구축, (2차년도) 영상이미지의 해상도 및 폐암 주변 구조물 분할의 성능 향상을 통하여 폐암의 표현형 개발, (3차년도) 바이오·의료영상 표현형, 임상정보 및 다중오믹스 데이터 통합 분석을 통한 재발예측 플랫폼 검증
○ 연구개발과제의 필요성

□ 연구개요
○ 최종연구목표: 폐암 환자의 바이오·의료영상 표현성, 임상정보 및 다중 오믹스 데이터 통합 분석을 통하여 근치적 절제수술 후 폐암 재발 예측 플랫폼을 개발.
○ 연차별 연구목표: (1차년도) 이종 빅데이터 (여러 형태의 임상정보)와 다중 오믹스 수집을 위한 인프라를 구축, (2차년도) 영상이미지의 해상도 및 폐암 주변 구조물 분할의 성능 향상을 통하여 폐암의 표현형 개발, (3차년도) 바이오·의료영상 표현형, 임상정보 및 다중오믹스 데이터 통합 분석을 통한 재발예측 플랫폼 검증
○ 연구개발과제의 필요성
-인공지능 딥러닝 기반 폐암 예측 모델은 형태학적. 시각적 분류를 위해 높은 정확도가 필요
-폐암 환자로부터 생성되는 대량의 정보는 인공지능 (AI)을 이용한 폐암진단에 중요함.
-바이오·의료 빅데이터의 구축은 폐암진단 보조도구로 중요한 역할을 할 것임

□ 연구 목표대비 연구결과
○ 폐암환자의 통합정보 인프라 기반 구축
- 서울성모병원 암환자 명단 확보 후 umour segmentation을 위해 CT 영상을 DICOM 파일형태로 저장한 후 NIFTI 파일로 변환 후 segmentation 완료함
○ 딥러닝 기반 폐암 분할 기술 고도화
-Consistency learning을 제안한 방법이 평균 F1-score 80.49%, 평균 precision 86.78%, 평균 recall 79.06%로 가장 좋은 성능을 보였음. 크기 정규화와 consistency learning을 통해 작은 종양의 정보가 커지고 일정한 비율의 주변부 정보를 통해 분할을 위해 필요한 특징이 잘 추출된 것을 보임.
○ 영상정보 기반 재발 예측 모델 개발
-종양 분할 마스크를 이용한 모델이 정확도 측면에서 75%로 더 나은 성능을 보였음. 중간 크기의 종양에 대한 재발 예측은 많이 개선되었으나 작은 크기의 종양은 정확도 향상이 더 필요한 것으로 보임.
○ 영상정보 기반 재발 예측 모델 고도화
-M2gDSAN 모델이 작은 크기의 종양 그룹에서 정확도가 향상되었음을 볼 수 있음.동일한 데이터셋이 아니라 직접적인 평가는 어려우나 Group 1의 정확도가 향상되는 트렌드를 확인할 수 있음.
○ 임상정보 정제 및 분석
-단변량 로지스틱 회귀 분석으로 선택된 8가지 변수의 조합을 만들어 다변량 로지스틱 회귀분석을 시행한 결과 유의미한 변수들은 N stage, M stage, LDH, Lymphatic invasion, Vascular invasion으로 총 5가지 변수가 선정되었음.
○ 이종 데이터 기반 폐암 예후예측 기술 개발
-CM2gDSAN이 M2gDSAN 모델보다 정확도 측면에서 10%, Sensitivity는 8.33%, Specificity는 8.47%나 증가한 것을 볼 수 있음.

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
○ 연구개발과제의 활용방안
-임상정보, 영상자료, 유전체 정보 등 이질적 다중정보의 통합
:개인별 다중 오믹스 데이터를 기반으로 개인별 맞춤형 암치료를 구현할 수 있는 효율적인 항암제 임상개발과 새로운 치료전략 개발이 가능함.
-다중 빅데이터 통합 딥러닝 기반 플랫폼의 활용
: 폐암 환자의 임상진료로 부터 생성되는 횡적, 종적 다중정보 를 통합 분석하여 인공지능(AI) 기반 플랫폼을 개발하고자 함.
: 실제 임상에 적용하여 폐암 환자 개개인에 대한 보조치료법의 선택 또는 적절한 추적검사 방법과 관리방법을 제시하여 재발율은 낮추는 반면 생존율은 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대됨.
○ 연구개발과제의 기대효과
-다중 빅데이터 통합 딥러닝 기반 플랫폼은 4차 산업시대를 선도하는 데이터 기반 지식산업의 본보기

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1) 연구개발과제 목표 ... 4
• 2) 연구개발과제의 필요성 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 8
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 8
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 12
• 3) 목표 달성 수준 ... 12
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 12
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 13
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
• 1) 연구개발과제의 활용방안 ... 13
• 2) 연구개발과제의 기대효과 ... 14
• 6. 자체점검표 ... 14
• 7. 참고문헌 ... 15
• 끝페이지 ... 15