Development of an Explainable Multimodal AI Model for Preoperative Breast MRI Lesion Analysis and Pathological Feature Prediction
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064054
교육부
한국연구재단
고려대학교
함성원
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
응용연구
대학
서울특별시 성북구
원자력 > 방사선기술 > 방사선 의학/의공학 기술
본 연구의 최종 목표는 멀티파라메트릭 유방 MRI, MRI 판독문, 임상·병리 정보를 통합하여 유방암의 병리학적 특성과 수술 관련 판단을 수술 전 단계에서 예측할 수 있는 멀티모달 인공지능 체계를 개발·검증하는 것임. 구체적으로, 멀티시퀀스 MRI 기반 병변 자동 분할, NLP 기반 판독문 구조화, 영상·텍스트·임상병리 데이터를 융합한 삼중모달 병리특성 예...
1차년도(6개월): 데이터 구축 및 전처리. IRB 승인 및 다기관 데이터 수집·정제, 멀티시퀀스 MRI 영상 전처리 및 병변 분할 레이블링, MRI 판독문 코퍼스 구축 및 표준화, 임상·병리 변수 정의 및 데이터베이스 설계. 내부 코호트 1,841명(고려대 안산병원), 외부 코호트 500명(화순전남대병원) 활용. 2차년도(12개월): 병변 분할 및 판독문...
... 정밀도 향상에 따라 불필요한 추가 검사 및 과잉치료를 감소시킬 것으로 기대됨. XAI 기반 예측 근거 시각화를 통해 의료진이 AI 판단 근거를 직접 확인할 수 있어 임상 수용성과 신뢰도가 높아질 것으로 기대됨. 유방암 진단·치료 지원 분야의 국산 AI 기술 경쟁력을 높이고 향후 소프트웨어 의료기기, 기술이전, 다기관 확장 연구의 기반을 마련할 것으로 기대됨.