Development of a Lesion Fidelity-Centered Conditional Synthetic DWI Generation Model Based on Ischemic Stroke CT Images and Validation via Multimodal Lesion Segmentation
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113667
과학기술정보통신부
한국연구재단
(의료)길의료재단
하상희
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2028.08.31
6,127만원
6,127만원
기초연구
기타
인천광역시 남동구
보건의료 > 임상의학 > 신경과학
본 연구의 최종 목표는 급성 허혈성 뇌졸중 환자의 초기 CT 영상으로부터 DWI 수준의 허혈 병변 정보를 보조적으로 추정할 수 있는 병변 재현성 중심 CT 조건부 합성 DWI 생성모델을 개발하고, 멀티모달 병변 분할모델을 활용하여 합성 DWI의 병변 재현성, 병변 누락 위험, 허위 병변 생성 위험 및 병변 분석 성능 향상 효과를 체계적으로 검증하는 것임. ...
- 데이터 수집 프로토콜 구축 및 IRB 승인 취득- 허혈성 뇌졸중 환자의 초기 CT, DWI 영상 쌍 데이터 수집 (2,000명)- CT-DWI 기반 허혈 병변 라벨링 데이터 구축- CT-DWI 전처리 및 공간 정합 파이프라인 구축- CT-DWI 쌍데이터 기반 DWI 영상 합성 모델 설계 및 학습- 합성 DWI의 전반적 영상 품질 및 실제 DWI 유사...
... MRI 접근이 제한된 환경에서도 CT 기반으로 허혈 병변의 위치·범위를 조기에 파악할 수 있어, 치료 결정 지연을 최소화하고 초기 치료 전략 수립의 효율성을 향상시킴.□ 사회적·기술적 기대효과● 임상 활용 가능성을 고려한 생성형 의료영상 AI 기술을 제시함으로써 향후 제품화 및 기술 이전의 기반을 마련하고, 의료 인공지능 분야의 지속적인 기술 발전에 기여함.