구조·기능 연계 영상지표와 AI 기반 안구질환 판단을 통한 조기진단 연구

Early diagnosis using structural-functional imaging biomarkers and AI-based eye disease judgment

연구 내용

전안부·망막의 구조적 특징과 기능 지표를 연계하고, 생체 분자 영상 및 AI 판별로 안구질환 조기진단 방법을 구축하는 연구

전기생리나 관찰 중심에서 벗어나 OCT 기반의 정량·정성 특징을 이용해 망막과 연관 구조의 발달 및 손상 양상을 평가합니다. 특히 미숙아와 만삭아의 term-equivalent age에서 황반 OCT 특징과 연관 인자를 다변량으로 분석하여 외망막 발달 관련 지표를 구분합니다. 한편 생체 분자 영상으로 망막·맥락막 신생혈관 질환의 조기 진단법을 탐색하고, 안구 영상을 입력으로 하는 AI 알고리즘 기반 안구질환 판단 장치 기술을 확보하여 임상 적용 가능성을 확장합니다.

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2건

연구 흐름

초기에는 OCT 영상을 이용한 망막·연관 구조의 정량 특징을 확보하고, 임상적으로 관찰되는 발달 차이를 영상 지표로 설명하는 연구를 수행했습니다. 이후 term-equivalent age에서의 황반 OCT 특징과 ROP 및 맥락막 두께 등 연관 변수를 함께 해석하는 방향으로 확장했습니다. 동시에 망막·맥락막 신생혈관 질환의 조기 진단을 목표로 생체 분자 영상을 활용하는 과제를 진행하고 있습니다. 별도로 안구 영상 기반 AI 판정 장치의 특허를 통해 영상 판독의 자동화 계열 기술을 병행해 왔습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

OCT 기반 구조 지표 표준화
ROP 및 발달 연관 영상 바이오마커
생체 분자 영상 탐지 프로토콜
망막·맥락막 신생혈관 조기진단 체계
AI 안구질환 판별 모델 입력 설계
임상 판독 보조 파이프라인
조기 위험도 스크리닝 도구
영상 데이터 품질관리 기준
전공의 교육용 판독 기준서
조기진단 기반 임상시험 평가 지표