Development of a Transfer Learning-Based PINN Framework for Patient-Specific Hemodynamic Estimation and Follow-up Tracking in Abdominal Aortic Aneurysm
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065308
교육부
한국연구재단
부산대학교
서명혜
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,250만원
1,250만원
기초연구
대학
부산광역시 금정구
보건의료 > 임상의학 > 심장/혈관학
전이 학습(Transfer Learning)과 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Network, PINN)을 융합하여, 복부대동맥류(AAA) 환자의 시계열 혈류 흐름과 파열 위험 지표를 준실시간으로 평가할 수 있는 환자 맞춤형 지능형 진단 프레임워크를 개발한다. 이를 통해 기존 최대 직경 기반 평가의 한계를 극복하고, Baseli...
1단계: 환자 맞춤형 고정밀 Baseline 디지털 트윈 구축환자의 초기 CTA 영상으로부터 대동맥의 비정형 기하학적 구조를 재구성하고, 벽내혈전(ILT)이 존재하는 경우 내측 경계를 유효 내강(effective lumen)으로 정의한다. 석사 과정에서 확보한 기존 101명 CTA 데이터(IRB 승인 완료) 중 대표 환자 5~8명을 선정해 CTA→CFD→P...
활용계획본 연구를 통해 개발되는 전이 학습 기반 PINN 프레임워크는 환자 맞춤형 혈류역학 분석을 위한 원천 소프트웨어 기술로 활용될 수 있다. 도출된 결과는 의공학 및 인공지능 분야의 국제 학술지(예: Biomechanics and Modeling in Mechanobiology, Computers in Biology and Medicine 등)에 투고하여 ...