최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기주관연구기관 | 한림대학교 HalLym University |
---|---|
연구책임자 | 박재근 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2024-03 |
과제시작연도 | 2023 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202400009375 |
과제고유번호 | 1711181493 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2024-10-02 |
키워드 | 쓸개관 돌.딥러닝.기계학습.단층촬영.진단.bile duct stone.deep learning.machine learning.computed tomography.diagnosis. |
□ 연구개요
쓸개관 돌(Bile duct stone)에 의한 담도계 패혈증은 의심되는 즉시 빠른 진단과 적절한 치료가 필요한 응급질환 중 하나이며, 적절히 치료받지 못한 경우 높은 사망률을 보인다. 현재 쓸개관 돌을 진단하고 치료하는 gold standard는 민감도와 특이도 높고 빠르고 정확한 영상을 얻을 수 있는 내시경역행담췌관조영술(ERCP)이나, 침습적이고 시술 관련 급성 합병증(담관염, 췌장염, 천공 등)의 가능성이 있다는 단점이 있다. 따라서 임상적으로 급성기 응급실을 내원한 환자에서는 대부분 조영제를 이용한 CT
해당 보고서가 속한 카테고리에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.