■ 제1 세부과제에서는 광대역 초음파 전광 초음파 트랜스듀서의 성능을 확립하는 것을 목표로 하며, 실험 생물 검체를 사용하여 in vitro 혈전 분석 성능을 분석하여 개선하는 것을 목표로 함. ■ 제2 세부과제에서는 지방간 및 간경화 진단을 위한 딥러닝을 목표로 진행되며, 임상 데이터 사용을 통한 성능 검증 및 개선을 진행. ■ 제3 세부과제에서는 태아 초음파 이미지로 부터 ROI 획득을 목표로 진행되며, 관심영역의 특징 추출 알고리즘 개발 및 딥러닝 최적화를 진행함. 주로, 자궁 내 태아 성장 상태를 파악할 수 있는 아두대횡경치 (bilateral diameter; BPD), 머리 둘레 (head circumference; HC), 복부 둘레 (abdominal circumference; AC), 대퇴골 길이 (femur length; FL) 와 자궁 내 양수의 양을 측정할 수 있는 특징을 추출함. ■ 제4 세부과제에서는 광대역 초음파 신호 처리를 통한 혈전 상태 검출을 위한 머신러닝 알고리즘 개발 및 최적화를 진행함.

인공지능형 가상 의사 의 문제점 보완을 통한 성능 향상 및 진료 범위의 확대화 ■제1세부는 광대역 초음파 트랜스듀서의 성능 분석 피드백을 통한 개선 및 시제품화 준비 ■ 제2 세부는 1차 임상 테스트의 문제점을 바탕으로, 정확도 향상을 위한 DB 확대, 소프트웨어 알고리즘의 고도화 및 2차 임상 테스트 수행 ■ 제3세부는 갑상선 결절 및 갑상선암 진단 소프트웨어 알고리즘 연구개발 ■ 제4세부는 혈관 내 석회화 심화 정도 추출 알고리즘 개발

인공지능형 가상 의사를 통한 원격 진료 연구와 확장된 진료 항목(간암, 경동맥 탄성도, 기형아 다운증후군)에 대한 성능 연구 ■ 제1, 제4세부는 공조연구를 통해 광대역 초음파 트랜스듀서 시스템을 이용하여 경동맥의 혈전 탄성도를 측정하여 경동맥 혈전 진단 network 연구 및 최적화 진행 ■ 제2 세부는 개발된 지방간, 간경화 진단 알고리즘을 바탕으로, 간암을 진단하는 알고리즘을 추가하여 간의 질병을 진단하는 Liver all in one diagnosis network 연구 및 최적화 진행 ■ 제3 세부는 개발된 태아의 상태 및 출산 위험도를 진단하는 네트워크를 바탕으로, 기형아(다운증후군)을 진단하는 network를 연구 및 최적화 진행 ■ 제2, 제3세부는 공조연구를 통해 간 질병과 태아의 상태를 원격으로 체크할 수 있는 비대면 원격 진료 플랫폼 연구

본 과제 4차년도는 제1~4 세부과제의 통합 연구를 진행함. 주 1회 성과 회의를 통해 진행하며, 의료진과의 긴밀한 협력 연구가 진행됨. ■ 제1와 제4 세부과제에서는 세부과제 1과 4간의 공조연구를 통해, 압전 트랜스듀서 어레이와 일체화된 광대역 전광 (all-optical) 초음파 트랜스듀서 시스템을 이용한 혈전 상태 분류용 딥러닝 적용 및 이의 최적화 진행 ■ 제2 세부과제에서는 지방간 & 간경변증 위험도 진단용 소프트웨어의 집적화, 실제 임상 테스트 및 최적화 진행 ■ 제3 세부과제에서는 태아 상태 및 출산 위험도 측정 소프트웨어 개발 및 최적화를 진행하며, 기존에 임상에서 사용되던 영상 특징들 외에 레디오믹스 특징들을 계산하고, 이들 정보를 통합하고 인공지능 기법들을 활용하여 태아 상태 및 출산 위험도를 높은 정확도로 예측하는 모델을 구축하는 작업을 진행.