Development and Clinical Validation of an Artificial Intelligence Model for Quantifying FVH-DWI Mismatch Using Non-Contrast FLAIR in Ischemic Stroke
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710114587
과학기술정보통신부
한국연구재단
한양대학교산학협력단
박성호
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2030.08.31
6,324만원
6,324만원
기초연구
대학
서울특별시 성동구
보건의료 > 임상의학 > 신경과학
비조영 FLAIR 영상에서 FLAIR vascular hyperintensity(FVH)를 자동 검출하고, DWI 병변과 공간적으로 결합하여 FVH-DWI mismatch를 정량화·시각화하는 인공지능 기반 imaging biomarker pipeline을 개발한다. 이를 다기관 후향 및 전향 코호트에서 검증하여, FVH-DWI mismatch가 PWI 제한...
1년차에는 기확보 다기관 뇌졸중 MRI 데이터와 신규 참여기관 데이터를 통합하여 FLAIR, DWI, PWI 기반 개발 코호트를 구축하고, FVH 판독 기준서와 hybrid annotation 체계를 수립한다. 5인 이상 독립판독 기반 slice-level weak label과 대표 영상의 pixel-level strong label을 확보하며, 전향연구 ...
... 기반 정량화와 PWI-independent collateral-related surrogate biomarker 검증이라는 새로운 연구 기반을 제공한다. 산업적으로는 고가 PWI 후처리 소프트웨어 의존도를 낮추고, 국산 뇌졸중 영상 AI 솔루션의 특허 포트폴리오와 상용화 기반을 마련할 수 있다. 사회적으로는 지역·중소병원의 치료 의사결정 격차를 줄이고, wake-up stroke ...