Development of an AI Diagnostic Model Based on High-Resolution MR Vessel Wall Imaging for Etiology Differentiation of Intracranial Vasculopathies
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710113683
과학기술정보통신부
한국연구재단
이화여자대학교
장윤경
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,454만원
6,454만원
기초연구
대학
서울특별시 서대문구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 고해상도 혈관벽 자기공명영상(HR-VWI)을 기반으로 다양한 두개내 혈관병증의 원인을 정확하게 감별하고, 임상 의사결정을 효과적으로 지원할 수 있는 인공지능 기반 판독지원 시스템을 개발하는 것이다.이를 위해 다기관에서 수집된 표준화된 HR-VWI 코호트를 구축하고, 혈관 부위 중심의 자동 분할 및 다중 시퀀스 통합 분석 기술을 적용하...
1차년도에는 다기관에서 수집된 HR-VWI 영상과 임상 정보를 포함한 코호트를 구축하고, 영상 획득 조건 및 메타데이터를 표준화한다. 전문의의 독립 이중 판독을 통해 병변 위치, 혈관벽 비후 양상, 편심성 여부, 조영증강 패턴 등 핵심 영상 소견을 체계적으로 라벨링하여 데이터 품질을 확보한다. 이후 3D nnU-Net 기반의 딥러닝 모델을 활용하여 두개내 ...
본 연구개발성과는 HR-VWI 기반 두개내 혈관병증 감별 인공지능 판독지원 소프트웨어로 구현되어, 임상 진료 현장에서 영상의학과·신경과·신경외과 의료진의 진단 의사결정을 직접적으로 지원하는 데 활용될 수 있다. 특히 혈관벽의 형태학적·신호학적 정보를 정량화하고, 질환별 감별 결과와 함께 근거 영상 및 신뢰도를 제공함으로써 기존의 주관적 판독을 보완하고 표준화된 ...