Deep learning of cortical vessel structure in pediatric Moyamoya disease for characterization and prognostication
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113816
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울대학교병원
김주환
2명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,127만원
6,127만원
기초연구
기타
서울특별시 종로구
보건의료 > 임상의학 > 신경과학
개두 후 뇌표면 영상(Brain Surface Image) 기반 혈관패턴 정량 분석 기술을 개발하고, 이를 활용하여 모야모야병 환자의 특성 파악 및 예후 예측이 가능한 End-to-End 분석 모델과 새로운 혈관패턴 기반 Grading 체계를 구축·검증하는 것.
... 모델(Random Forest, LightGBM 등)을 개발하며 임상적 타당성을 검증함.3차년도 ― End-to-End 모델 완성 및 프로그램 고도화. 새로운 혈관패턴 기반 Grading 체계를 설계·후향적 검증하고, 정량 지표 계산·Topology 분석·딥러닝 예측·XAI 시각화 모듈을 통합한 최종 소프트웨어를 완성함. 다기관 환경에서의 재현성도 검증함.
활용 방안으로는 수술 중 collateral 보존 전략 및 접근 경로 결정에 참고자료로 활용 가능하고, 수술 후 정량 병기화(Postoperative grading) 체계로서 기존 Suzuki Stage의 한계를 보완할 수 있음. 또한 재발 위험·수술 후 허혈 발생 가능성·장기 예후를 예측하는 개인 맞춤형 예후 예측 모델 개발의 기반이 되며, 세계 최초의 ...