Development of Respiratory Sound Biomarkers for Prognostic Prediction in Mechanically Ventilated Patients Using a Lung Sound Database
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710114273
과학기술정보통신부
한국연구재단
연세대학교
이수환
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
6,494만원
6,494만원
기초연구
대학
서울특별시 서대문구
보건의료 > 임상의학 > 호흡기학
... 데이터베이스를 구축하는 것임. 실제 ICU 환경에서 발생하는 다양한 잡음을 보정하여 분석 가능한 호흡음 신호를 확보함. 이를 기반으로 기계환기 예후와 관련된 호흡음 특성을 정량화하고, 임상 정보와 연계하여 예후 예측에 활용 가능한 호흡음 바이오마커를 탐색함. 최종적으로 탐색된 바이오마커의 임상적 유용성을 평가하여 기계환기 환자의 상태 평가 및 예후 예측 기반을 마련함.
1차년도● ICU 환경 정밀 잡음 제거 기술 개발 - ICU 내 주요 소음원 분석 및 위치별 소음 특성(예, dB, 스펙트럼) 조사 - 폐음 전달 효율 및 외부소음 억제 시뮬레이션 및 음향 메타구조 최적화 - 3D 프린팅 기반 음향 메타구조(공진 cavity, Helmholtz, 다층 구조) 제작● 다중영역 실시간 호흡측정 기술 개발 - 폐음 연속수집 여...
... 또한, 연구 성과물은 호흡 신호에 대한 다양한 바이오마커 후보군을 무선 센서 기술과 결합되어 웨어러블 실시간 모니터링 기기로 확장이 가능함.○ 또한, AI 기반 호흡음 분석 진단 및 예측 시스템 구축 시 정확성을 높일 수 있음. 본 연구를 통해 기계환기 치료에 대한 호흡음의 비정상적인 패턴을 감지하고, 증상 악화 가능성을 조기에 예측할 수 있는 병태 모델을 개발에 활용될 수 있어, ...