Development of Anatomically-Conditioned Generative Model for Automatic Healthy Shape Reconstruction of Damaged Meniscus
이공학학술연구기반구축(R&D) · 박사과정생연구장려금지원
2026년
2340065362
교육부
한국연구재단
서울여자대학교산학협력단
안진서
1명
2026.09.01 ~ 2027.02.28
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1,250만원
1,250만원
기초연구
대학
서울특별시 노원구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
생성형 Diffusion 모델과 멀티모달 Foundation 모델을 통합하여, 손상 및 결손된 반월판의 환자 맞춤형 정상 형상을 무릎 MRI에서 완전 자동으로 재건하는 파이프라인을 개발하고, 외부 병원 협업 기반 임상 검증을 통해 환자 맞춤형 임플란트 설계에 활용 가능한 기술적·임상적 유용성을 입증
무릎 MRI에서 손상 및 결손된 반월판의 환자 맞춤형 정상 형상을 자동으로 재건하는 파이프라인을 개발함. 주변 해부학적 구조(뼈·연골) 마스크를 조건 정보로 활용하는 조건부 생성형 Diffusion 모델을 통해 정상 반월판 형상의 분포를 학습하고, 손상 및 결손 입력에서도 환자 맞춤형 정상 형상을 추론함. 주변 구조물 분할은 멀티모달 Foundation 모...
개발된 방법론은 수술 계획 수립에 활용될 수 있으며, 3D 프린팅 기반 환자 맞춤형 임플란트 제작 소프트웨어와 연계 가능함. 반월판에 한정되지 않고 다양한 손상 해부학적 구조로 확장 가능한 범용 방법론으로서 의료 인공지능 분야의 새로운 연구 방향을 제시하며, 기술이전을 통한 산업적 활용도 기대됨.