AI-based Automated Interpretation of Frozen Section Diagnosis
연구 내용
동결 절편 검사 이미지에서 병리 소견을 자동 판독하도록 학습·검증하는 AI 진단 및 자동화 프로그램을 개발하는 연구입니다
고정·제작된 동결 절편 표본의 병리 슬라이드 데이터를 입력으로 하여, 병변 분류와 판독 보조가 가능하도록 AI 기반 분석 파이프라인을 구축합니다. 데이터 표준화와 전처리, 특징 학습 및 분류 모델을 반복 학습·검증하여 자동 진단의 재현성을 확보하고, 검사 흐름에서 활용할 수 있는 자동화 소프트웨어 형태로 구현합니다. 결과는 임상 의사결정 보조용으로 정리할 수 있도록 설계합니다.
관련 연구 성과
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연구 흐름
초기에는 동결 절편 검사 데이터를 수집하고, 판독에 영향을 주는 영상 품질 요인을 분리해 전처리 및 라벨 체계를 정립했습니다. 이후 2020년대 초반부터 인공 지능 기반 모델을 학습·검증하며 자동 진단 성능과 사용성을 동시에 고려하는 방향으로 고도화했습니다. 2023년까지 자동화 프로그램의 구현 범위를 확대하여 판독 보조 중심의 실사용 프로토타입으로 전환하는 연구 흐름을 이어가고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 프로젝트
구분
제목
AI 기반 동결 절편 검사의 자동 진단 및 자동화 프로그램 개발