AI-assisted Quantitative Muscle Ultrasound for Peripheral Nerve Disorders
연구 내용
인공지능 기반 근육 초음파 정량 분석으로 수근관 증후군의 진단 정확도를 높이고 비침습적 보조진단 프로토콜을 구축하는 연구
고해상도 근육 초음파 영상에서 관심 영역을 정하고 근육 지표를 정량화한 뒤, 기존 회색조 기반 지표와 기계학습 기반 분류를 비교하여 진단 보조 성능을 평가합니다. 수근관 증후군에서 나타나는 신경지배 변화의 초음파 반영을 학습 기반 특징으로 확장하고, 초음파 장비에 적용 가능한 분석 파이프라인을 목표로 합니다. 또한 수근관 증후군에서의 재현성과 진단 활용성을 높이기 위한 새로운 초음파 파라미터를 함께 검증하는 차별성을 보유하고 있습니다.
관련 연구 성과
관련 논문
3편
관련 특허
1건
관련 프로젝트
1건
연구 흐름
초기에는 수근관 증후군에서 신경지배 변화가 근육 초음파의 정량 지표로 관찰되는지 확인하고, 회색조 기반 정량 분석의 진단 한계를 평가하는 방향으로 연구를 수행했습니다. 이후 머신러닝을 활용해 동일 영상에서 특징 추출과 분류 정확도를 향상시키는 모델링 연구로 확장되었습니다. 최근에는 진단에 직접 활용 가능한 새로운 초음파 지표를 제안하고, AI 보조 분석의 임상 적용성을 높이기 위한 진단 시스템 관점의 성과를 축적하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Feasibility of artificial intelligence assisted quantitative muscle ultrasound in carpal tunnel syndrome
New Ultrasonographic Parameter for Diagnosing Carpal Tunnel Syndrome: The Median Nerve-to-Ulnar Artery Cross-Sectional Area Ratio
AB-456. Diagnosing carpal tunnel syndrome using AI-assisted quantitative muscle ultrasound image analysis
관련 특허
구분
제목
인공지능 기반의 근육 초음파를 이용한 수근관 증후군 진단 시스템 및 방법
관련 프로젝트
구분
제목
희귀 난치성 통증 치료를 위한 생체신호 기반 맞춤형 전자약 솔루션 디바이스 임상