Digital Twin Technology of Patient-Specific Cerebrovascular
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710114245
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립창원대학교
김재민
8명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2027.08.31
4,487만원
4,487만원
기초연구
대학
경상남도 창원시
기계 > 생산기반기술 > 예측/시뮬레이션기술
... 기존 임상 점수체계와의 정량 비교를 핵심 과제로 수행한다. 이를 통해 의료영상?전산역학?디지털 트윈 융합 기반의 비침습적·정량적 뇌혈관 위험도 평가 기술을 확보하고, 후속 연구에서 인공지능 기반 파열 위험 예측 모델 학습, 다기관 임상 코호트 확장, 대동맥·심장 판막·경동맥 협착 등 타 순환기 질환으로의 확장이 가능한 모듈형 원천기술 토대를 마련한다. 본 과제 종료 시점에 ...
본 연구의 연구개발 내용은 시계열 MRI/MRA 의료영상으로부터 환자 맞춤형 뇌혈관 디지털 트윈을 구축하고 기계·기하학적 바이오마커를 정량 산출하는 단대단(end-to-end) 프레임워크 개발을 핵심으로 하며, 세 개의 상호 연계된 과제로 구성된다. 첫째, MRI 기반 뇌혈관 점군 및 곡면 재구성 단계에서는 협력병원(삼성창원병원 등)에서 IRB 승인 하에 ...
본 연구의 산출물은 임상 진단 보조의 정량적 기반으로 활용되어, PHASES·ELAPSS·UIATS 등 기존 인구통계 기반 점수체계를 보완하는 기계적 바이오마커 평가 도구로서 뇌혈관 변형·응력·곡률을 비침습적으로 정량화하여 건전성 평가·조기 진단·수술 및 중재 시술 계획 수립의 정량 근거를 제공한다. 산출된 정량 기계 지표는 의료 AI 학습용 데이터셋 및 ...