Development of Neonatal Respiratory Distress Syndrome Severity Prediction Algorithm Combining Radiomics and Deep Learning
이공학학술연구기반구축(R&D) · 창의도전연구기반지원
2026년
2340051432
교육부
한국연구재단
고려대학교산학협력단
이승학
1명
2026.03.01 ~ 2026.05.31
2023.06.01 ~ 2026.05.31
1,750만원
1,750만원
기초연구
대학
서울특별시 성북구
보건의료 > 의료기기 > 지능형 판독시스템
최종목표: 신생아 X-ray 영상 기반신생아 호흡곤란 증후군 중증도 예측 알고리즘 개발● 생아 호흡곤란 증후군은 가장 높은 사망률을 보여주고 있으며, 의료진의 빠른 판단과 치료가 뒷받침돼야 신생아의 정상 회복을 기대할 수 있음.● 본 연구과제의 최종 목표는 2022년도 NIA 과제에서 구축된 총 22,000건의 정상 신생아와 신생아 호흡곤란 증후군 환아 X...
- 1차연도 - X-ray 데이터 정제와 분할 알고리즘의 고도화 및 신생아 호흡곤란 증후군 중증도 예측 알고리즘 사전 연구● NIA 과제를 통해 구축 완료된 신생아 X-ray 데이터 포맷 확인 및 parameter 점검● 분석에 적용할 수 있도록 X-ray 데이터 포맷 및 clinical parameter 통일 작업 진행● 영상분할 알고리즘의 성능을 높이기...
- 연구개발성과의 활용방안● 연구결과로 그치지 않고, 추후 의료기기 인증을 통한 연구결과의 실제 임상 적용으로 가능한 수준의 모델을 제작하여 신생아 호흡곤란 증후군 중증도 예측 모델로써 활용 예정.● 국내 여러 상급 병원에 보급 및 확산하고 지속적인 업데이트를 통해 의료 데이터(X-ray 영상의 데이터 포맷 등)의 지속적 확보를 통한 데이터베이스화 및 표준...