Learning Latent Hypoxic-Ischemic Brain Injury from CT: MRI-Informed Representation for Cross-Site Prognostication in Cardiac Arrest
이공학학술연구기반구축(R&D) · 기본연구B(포용형)
2026년
2340064817
교육부
한국연구재단
연세대학교
박신영
2명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2029.08.31
3,000만원
3,000만원
기초연구
대학
서울특별시 서대문구
보건의료 > 임상의학 > 응급의학
... CT(NCCT) 단독 영상으로부터, MRI 기반 저산소성-허혈성 뇌손상(Hypoxic-Ischemic Brain Injury, HIBI) 정보를 반영한 신경학적 예후를 정밀하게 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발하는 것이다. 기존 CT 기반 예측은 gray-white matter ratio(GWR) 등 제한적 지표에 의존하며 민감도가 낮고 관찰자 의존성이 높다는 한계를 가진다. 반면 MRI의 ...
본 연구는 PCAS 환자에서 조기 NCCT 영상으로부터 MRI 기반 저산소성?허혈성 뇌손상(HIBI) 정보를 반영한 신경학적 예후 예측 모델을 개발하기 위해, CT-MRI pair 데이터와 CT-only 코호트를 통합 활용한 MRI-informed representation learning 전략을 적용한다.우선, 외부기관(충남대병원)에서 확보된 CT-MRI...
본 연구에서 개발된 CT 기반 신경학적 예후 예측 모델은 임상 현장에서 조기 의사결정 지원 도구로 활용될 수 있다. ROSC 직후 촬영되는 CT만으로 환자의 신경학적 예후를 정량적으로 제시함으로써, 치료 강도 조절, 중환자 관리 전략 수립, 가족 상담 등에서 중요한 근거를 제공할 수 있다. 특히 MRI 시행이 어려운 혈역학적 불안정 환자나 검사 접근성이 제...