Development of a 3D Deep Learning-Based Automated Quantification System for Endolymphatic Hydrops Using Inner Ear MRI
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710113926
과학기술정보통신부
한국연구재단
삼성서울병원
허유진
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2028.08.31
4,441만원
4,441만원
기초연구
기타
서울특별시 강남구
보건의료 > 의료기기 > MRI
내이 MRI 영상에서 딥러닝 기반 3D segmentation을 적용하여 달팽이관·전정기관을 포함한 내이 전체 구조의 내림프수종을 3차원으로 자동 정량화하는 AI 기반 분석 시스템을 구축하고, 임상적 유효성을 검증한다.
본 연구는 내이 MRI 기반 내림프수종 3D 자동 정량화 시스템 개발을 위해 다음의 내용을 수행한다.첫째, 데이터 확보 및 구축 단계에서는 보유 기촬영 내이 MRI 1,100명 및 월 50건 이상 신규 촬영을 통해 1,500명 규모의 데이터셋을 구성하며, Fully annotated와 Selectively annotated dataset을 병행 구축하여 학...
... 자동 정량화 시스템은 3.0T MRI 및 PACS 보유 기관이라면 어디서나 탑재 가능한 범용 구조로 설계하여 국내외 디지털 확산을 추진한다. 목표 정확도(ICC ≥ 0.90) 달성 시 소프트웨어 의료기기(SaMD)로 상용화를 추진하며, 하버드대 Mass Eye and Ear와의 협력 네트워크를 활용하여 다기관 국제 공동연구로 확장하는 기반을 마련한다. 또한 본 연구에서 구축되는 고품질 ...