Development and clinical validation of a deep learning-based algorithm for detection of acute small bowel ischemia using contrast-enhanced abdominal CT
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(유형A)
2026년
2710113725
과학기술정보통신부
한국연구재단
순천향대학교산학협력단
이지은
3명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2025.09.01 ~ 2028.08.31
5,536만원
5,536만원
기초연구
대학
충청남도 아산시
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 조영증강 복부 CT 영상을 기반으로 급성 소장 허혈을 자동으로 진단하고, 의심 부위와 그 정도를 시각적으로 보여주는 딥러닝 기반 인공지능 시스템을 개발하여 임상에 적용하는 것임.
... 급성 소장 허혈을 자동으로 진단하고, 의심 부위와 정도를 시각화(segmentation)하는 딥러닝 기반 인공지능 시스템 개발(2) 개발된 인공지능 시스템을 다양한 환자의 CT 영상 데이터에 적용하여 성능을 검증하고, 진단 정확도와 신뢰성을 높이기 위해 모델을 최적화 함(3) 실제 임상 상황에서 인공지능 시스템의 진단 보조 기능을 평가하여, 임상적 유효성과 활용 가능성을 확인하고, ...
... 있으며, 이를 통해 환자 및 보호자가 자신의 상태를 이해하고 치료 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있음(2) 연구과제의 기대 효과□ 과학 기술적 측면 - 의료 영상의 정밀 분석 도구 제공 - 빅데이터 기반 딥러닝 모델 구축 □ 경제적 측면 - 의료 인력 및 자원의 효율적 배분 - 의료비 및 사회적 비용 절감 □ 사회적 측면 - 의료 접근성 향상 - 환자 생명 보호 및 진료 효율성 ...