다중모달 비뇨기암 영상 기반 병기·등급·전이 예측 연구

Imaging-based Staging, Grading, and Metastasis Prediction for Urologic Cancers Using Multiparametric MRI and CT

연구 내용

다중모달 MRI와 CT에서 병기·등급·전이 위험을 영상 특징으로 정량화하여 진단 및 추적관리를 지원하는 연구

비뇨기계 악성종양은 국소 침범 범위와 병리학적 등급에 따라 치료 전략이 달라집니다. 연구실은 다중매개 MRI를 활용한 방광암 국소 병기 평가와 근침윤 침범 점수 체계의 임상 적용 가능성을 정리하고, 영상에서 등급을 예측하는 방사선영상 radiomics 기반 모델을 개발합니다. 또한 신우·요관 요로상피암에서 수술 전 CT 정보를 이용해 림프절 전이 양상을 예측하여 수술 및 림프절 절제 범위 판단을 지원하는 방향으로 연구를 수행합니다. 이 과정에서 영상 재현성 확보와 환자 맞춤 위험도 산출의 일관성에 초점을 둡니다.

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연구 흐름

초기에는 방광암의 국소 병기 평가에서 다중매개 MRI의 역할과 영상 품질 확보를 검토하는 리뷰 및 임상 적용 근거 정리에 집중했습니다. 이후 방사선영상 radiomics 특징을 추출하고 machine learning 기반 분류기로 투명세포 신세포암의 저등급·고등급을 구분하는 연구로 확장했습니다. 최근에는 신우·요관 요로상피암에서 수술 전 CT 기반 림프절 전이 예측의 패턴을 분석하여 위험도 기반 의사결정으로 연결하는 흐름을 형성했습니다. 현재는 서로 다른 모달리티의 영상 정보를 통합해 비침습적 예후·전략 판단 체계를 구축하는 방향으로 연구를 이어갑니다.

활용 가능성

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

근침윤 침범 위험도 산출
다중매개 MRI 기반 추적관리 지표
투명세포 신세포암 등급 예측 보조
수술 전 림프절 전이 위험도
치료 전략 의사결정 지원 시스템
영상 프로토콜 표준화
영상 특징 기반 비침습 바이오마커
수술 범위 결정 알고리즘
다기관 검증용 입력 표준
임상 워크플로우 자동화