Advancing spatiotemporal habitat analysis of recurrent brain tumors after treatment: A multicenter study for early diagnosis and precise localization.
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구B)
2026년
2710114804
과학기술정보통신부
한국연구재단
울산대학교산학협력단
김호성
4명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
6,348만원
6,348만원
응용연구
대학
울산광역시 남구
보건의료 > 임상의학 > 영상의학
악성 뇌종양에서 다중매개변수 생리적 MRI 기반의 시공간적 종양 소분절(spatiotemporal tumor habitat) 분석법을 고도화하고, 임상적 유효성을 다기관 데이터로 검증하여 뇌종양 재발의 조기 진단 및 정밀 국소화를 위한 표준화된 영상 바이오마커로 확립하고자 한다.
가) 1차 년도◆ 개발 목표: 소분절 분석 모델을 고도화하고, 다양한 암종에 적용 가능한 범용 모델 개발의 기반 마련 (1) 다기관 임상 데이터를 통합하여 뇌종양에 대한 다중 MRI 데이터셋을 구축 하고, AI 기반 영상 전처리 파이프라인을 개발하여 데이터의 표준화 및 일관성을 확보함. (2) 기존의 ...
... 고품질의 다기관 데이터셋과 검증된 AI 모델은 다른 연구자들이나 산업체에서 새로운 AI 기술을 개발하고 검증하는 데 활용. 2037년 약 89억 달러 규모로 성장이 예상되는 종양학 영상 소프트웨어 시장에서 핵심 경쟁력을 확보. 2) 연구과제의 기대효과가) 기술적 측면: 차세대 암 진단 기술 선도, AI 기반 자동화 의료영상 분석 기술 고도화, 및 의료 데이터 표준화와 통합 플랫폼 ...