Development of Physics-Informed Multimodal Deep Learning Models for TAI Prognosis Using Biomechanical Simulation (FEM/CFD)
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114738
과학기술정보통신부
한국연구재단
부산대학교산학협력단
최혁진
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,369만원
4,369만원
기초연구
대학
부산광역시 금정구
보건의료 > 임상의학 > 신경과학
... 환자의 예후를 정밀하게 예측하기 위해, 생체역학 시뮬레이션(FEM/CFD) 기반 물리 지표와 임상·영상 다중 모달 데이터를 통합한 인공지능 모델을 개발하고, 이를 임상 의사결정 지원 시스템(Clinical Decision Support System, CDSS)으로 구현하는 것이다. 이를 위해 1차년도에는 TAI 환자의 MRI 및 임상 데이터를 수집하고, 고정밀 3D 뇌 모델링과 ...
... 정량화하고, 다양한 외상 시나리오에 대한 대규모 물리 데이터베이스를 구축한다. 이후 물리 정보 신경망(PINN) 기반 대체 모델을 개발하여 기존 수 시간 이상 소요되던 시뮬레이션을 1초 ... 기반 설명 가능한 AI를 적용하여 주요 손상 영역을 시각화하고, 이를 임상 의사결정 지원 시스템(CDSS)으로 구현한다. 최종적으로 다기관 데이터를 활용한 외부 검증을 통해 모델의 일반화 ...
본 연구에서 개발된 물리-데이터 통합 기반 TAI 예후 예측 모델과 CDSS는 응급실 및 중환자실에서 실시간 의사결정 지원 도구로 활용될 수 있다. 환자 도착 직후 임상 데이터와 영상 정보를 입력하면, 뇌 손상 위험도와 신경학적 회복 가능성을 정량적으로 예측하여 수술 여부 및 집중 치료 전략 수립에 기여할 수 있다. 과학기술적 측면에서는 물리 기반 시뮬레이션과 ...