Vertebral Segment as a Universal Token: Self-supervised Representation Learning and Foundation Model Development for Multi-disease Prediction from Spine Radiographs
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710112998
과학기술정보통신부
한국연구재단
삼성서울병원
강동호
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,283만원
6,283만원
기초연구
기타
서울특별시 강남구
보건의료 > 임상의학 > 근골격학
척추 X-ray 분절 영상을 범용 토큰으로 활용하는 자기지도학습 기반 척추 영상 파운데이션 모델(VSE)을 구축하고, 다중 질환 동시 예측 모델을 개발하여 외부 다기관 검증을 완료한다.- 척추 X-ray에서 개별 분절(뼈 한 칸)을 자동 추출하여 부위·질환·촬영 조건에 무관한 범용 토큰(Universal Token)으로 정의- 약 1만 명 환자로부터 10만...
... 질환(전이암·골다공증): Focal Loss + Few-shot + 오버샘플링을 통한 탐색적 확장성 검증- 핵심 가설 검증을 위한 head-to-head 비교 실험: 동일 조건(ViT-B/14, 동일 데이터, 동일 task)에서 ① 분절 토큰 SSL(VSE) vs. ② whole-image SSL(DINOv2 도메인 적응) vs. ③ ImageNet fine-tuning(baseline) 직접 비교- ...
... Task Head만 추가하면 소량 라벨로 새로운 척추 질환 예측 모델을 구축할 수 있는 범용 플랫폼 역할 수행- \"해부학적 단위 수준 자기지도학습이 whole-image 수준보다 우월한 표현을 ... 통합하여, 국내 척추 영상 AI 분야의 기술 경쟁력 선점- 대규모 표준화된 분절 단위 데이터 축적을 통해 국가 단위 척추 질환 역학 연구 및 보건 정책 수립의 기초 자료 제공 가능