Multistage transfer learning-based breast cancer imaging and histopathological diagnostic system with reinforced optical synthetic data
이공학학술연구기반구축(R&D) · 지역대학우수과학자
2026년
2340052157
교육부
한국연구재단
국립금오공과대학교
최세운
6명
2026.03.01 ~ 2027.02.28
2023.06.01 ~ 2027.05.31
1억원
1억원
기초연구
대학
경상북도 구미시
보건의료 > 의료기기 > 지능형 판독시스템
● 본 연구과제의 최종 목표는 “광학 합성데이터가 강화된 다단전이학습 기반 유방암 영상 및 조직병리학적 진단시스템 개발”로 자궁경부암, 유방암, 폐암, 간암, 전립선암 등 사망률이 높은 10종의 암세포를 자동으로 분류하여 특징점을 추출하고, 선별된 세포 영상데이터 및 합성데이터의 파라미터를 다단 전이학습에 추가하여, ImageNet+광학 암세포 영상+암세포...
- 1차년도 : 합성데이터 생성을 위한 광학 영상기반 자동 암세포 특징 추출 시스템 구축● 본 연구에서는 최소 10종의 암세포를 형광염료 또는 H&E staining과 같은 추가적 생화학적 처리 없이 높은 정확도 (>95%)로 분류가 가능한 실시간 자동 특징 추출 시스템을 구축하고자 함.● 본 연구실은 세포배양 및 역상 광학 현미경을 이용한 영상획득 장비가 구축되어 ...
- 연구개발성과 활용계획● 광학 영상기반 자동 암세포 특성추출 시스템은, 암세포를 형광염료 또는 H&E staining과 같은 추가적 생화학적 처리 없이 높은 정확도 (>95%)로 분류가 ... 기대함 (3종 광학 암세포 영상기반 분류법 특허 출원 완료).● 암 환자들에게 정확한 진단정보를 제공할 수 있는 근거 제시가 가능하며, 특히 유방암 진단의 정확도 고취시키고, 병원의 오진단 ...