Early diagnosis of osteonecrosis of the femoral head (ONFH) and automatic grade classification AI model development through X-ray Normal modeling advancement
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710113851
과학기술정보통신부
한국연구재단
가톨릭관동대학교
이현희
5명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,477만원
4,477만원
응용연구
대학
강원특별자치도 강릉시
보건의료 > 임상의학 > 근골격학
-본 연구의 최종 목표는 X-ray 영상만을 이용하여 ONFH의 ARCO Grade 0-4를 자동으로 분류할 수 있는 AI 기반 진단보조 소프트웨어 프로토타입을 개발하는 것이다.-본 연구자의 ONFH grade 자동 분류 선행연구에서는 정상 데이터를 기반으로 한 VAE(Normative Modeling)를 활용하여 ONFH의 잠재공간 특성을 분석한 결과, Grade ...
... SCI(E)논문 1편 게재3차년도- 개발 모델의 임상적 유효성 검증 체계 구축- 임상용 데이터셋 별도 수집- 전문의 판독과 AI 예측값 간의 정량적 일치도 분석(ICC) 수행- 연구용 진단보조 소프트웨어 프로토타입 구현- 사용자 경험 기반(UX) 기능 개선- 후향적 임상 연구를 통해 유효성을 검증하고 이를 바탕으로 SCI(E)급 논문 게재- 3차년도 평가착안점:● 전문의 판독 대비 AI 모델의 ...
1) 활용 계획●본 연구에서 개발된 X-ray 기반 ONFH 자동 분류 모델 및 복합 이상 점수 기반 정량화 기술은 MRI에 의존하지 않고도 초기 병변을 조기에 탐지할 수 있는 임상 판독 보조 시스템으로 활용 가능●특히 지역병원 및 1차 의료기관에서도 접근 가능한 X-ray 기반 진단 도구로서, 전문의가 아닌 의료진도 일정 수준의 정량적 판단 지표를 확보할...