Biomedical diagnosis and clinical decision support using Raman SERS and deep learning
연구 내용
SERS 기반 Raman 신호에 딥러닝을 결합하여 알츠하이머 진단을 지원하고, 뇌척수액 흐름 장애 질환에서 션트 수술 선택의 임상 결과를 비교하는 연구
본 연구는 Raman spectroscopy 기반 SERS 플랫폼에 신호처리와 딥러닝 추론을 결합하여 알츠하이머 질환 진단을 보조하는 방향을 포함합니다. 또한 leptomeningeal metastasis-associated hydrocephalus 환자에서 lumboperitoneal shunt와 ventriculoperitoneal shunt의 수술 성과를 비교하고, 무증상 기간과 생존 지표를 기준으로 결과 차이를 분석합니다. 두 축은 생체 시료 기반 센싱과 수술 선택의 임상적 근거 도출로 구성되어, 진단 보조와 치료 전략 개인화의 연결 가능성을 탐색합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
2편
관련 특허
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관련 프로젝트
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연구 흐름
진단 보조 연구로서 SERS 기반 Raman 신호에 딥러닝을 활용하는 플랫폼을 먼저 제시하고, 생체 진단에 필요한 신호-판별 연계를 구성하였습니다. 이후 2025년에는 NSCLC 환자의 leptomeningeal metastasis-associated hydrocephalus에서 션트 수술 유형별 임상 결과를 후향적으로 비교하는 연구를 수행하며 치료 의사결정의 근거를 정리하였습니다. 전개 과정은 센싱 기반 예측과 임상 데이터 기반 비교로 구성되어, 환자 상태 평가에서 의사결정까지 이어지는 흐름을 확보하는 방향으로 확장되었습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Surface-functionalized SERS platform for deep learning-assisted diagnosis of Alzheimer's disease
Comparative analysis of the lumboperitoneal shunt versus ventriculoperitoneal shunt for leptomeningeal metastasis-associated hydrocephalus in non-small cell lung cancer