Weakly Supervised Lesion Detection and Automated Reporting for Bone Scan Using Large-Scale Image-Report Data
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113712
과학기술정보통신부
한국연구재단
서울대학교병원
유현지
6명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,127만원
6,127만원
기초연구
기타
서울특별시 종로구
보건의료 > 임상의학 > 핵의학
... 스캔 병변 검출이 가능한 인공지능 모델을 개발하고자 한다. 특히 판독문에 포함된 병변 위치 정보를 공간적 정보로 활용하여 weak spatial label을 생성하고, 이를 기반으로 병변 ... 모델을 학습하는 새로운 접근을 제시하고자 한다. 또한 검출된 병변의 위치, 개수 및 분포 정보를 구조화하여 활용함으로써 임상 판독문 자동 생성이 가능한 통합 의료영상 인공지능 시스템을 구축하는 ...
본 연구는 판독문 기반 약지도 학습을 활용한 병변 검출 및 판독문 생성 통합 시스템 개발을 목표로 3개년에 걸쳐 단계적으로 수행된다.(1차년도) 판독문 기반 공간적 약지도 레이블 생성 ... 위치 시각화 및 판독 지원 인터페이스 구축(3차년도) 병변 검출 기반 판독문 생성 및 통합 시스템 구축 - 병변 검출 결과의 구조화 (위치, 개수, 분포 정보) - LLM 기반 판독문 자동 ...
... 극복하는 새로운 연구 패러다임을 제시할 것으로 기대된다.기술적으로는 판독문으로부터 병변 위치 정보를 추출하여 spatial label로 활용하는 데이터 활용 전략을 확립하고, 약지도 기반 병변 ... 기반 판독문 자동 생성 모델을 개발하여 병변 검출-판독문 생성이 통합된 의료영상 인공지능 시스템을 구축할 수 있다. 또한 대규모 임상 데이터를 활용한 현실적인 학습 전략을 제시함으로써 다양한 ...