Development of Surgical Video AI and Survival Machine Learning Models for Early Detection and Risk Prediction of Peritoneal Metastasis in Colorectal Cancer
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710115057
과학기술정보통신부
한국연구재단
경북대학교
송승호
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2031.08.31
4,497만원
4,497만원
기초연구
대학
대구광역시 북구
보건의료 > 임상의학 > 소화기학
본 연구의 최종목표는 대장암 복막전이의 조기 발견 및 위험 예측을 위한 통합 AI 방법론을 개발하는 것이다. 이를 위해 첫째, 복강경·로봇 수술 영상에서 복막전이 및 전이 의심 병변을 탐지하는 segmentation 기반 수술 영상 AI 모델을 개발한다. 둘째, 다기관 cT3-4 대장암 임상병리 데이터를 활용하여 수술 후 복막전이 발생 시기와 고위험군을 예...
본 연구는 두 개의 상호보완적 세부 연구로 구성된다. 연구 1에서는 복강경·로봇 대장암 수술 영상에서 복막전이 및 전이 의심 병변 구간을 선별하고, 대장항문외과 전문의 기반 polygon 또는 point-based annotation을 수행한다. 병변 위치, 형태, 침범 범위 등을 구조화하고, keyframe 추출, 영상 전처리, data augmentat...
본 연구를 통해 대장암 복막전이에 특화된 수술 영상 AI 기반 병변 탐지 방법론과 임상 데이터 기반 복막전이 발생 예측 모델을 확보할 수 있다. 연구 성과는 수술 영상 AI 모델 1편, 임상 ML 예측 모델 1편 이상의 SCI(E) 논문으로 발표하고, 대장암 복막전이의 조기 발견 및 고위험군 선별 연구의 기초자료로 활용한다. 임상적으로는 수술 중 미세 복막...