AI for Prediction and Imaging Characterization in Abdominal and Urothelial Cancers
연구 내용
CT/MRI 영상 기반 방사선 특성 및 방사선영상-병리 연계를 통해 암의 등급·전이 가능성과 병변 특성을 예측·정리하는 연구
복부 및 비뇨기 영역에서 종양 등급 예측, 림프절 전이 패턴 예측, 병변 감별의 재현성 검증을 목표로 CT와 MRI 정보를 통합해 모델을 설계합니다. 자기공명 영상에서는 radiomics feature와 기계학습 모델을 활용해 clear cell renal cell carcinoma의 high/low grade를 구분하고, mpMRI에서는 plasmacytoid urothelial carcinoma의 특징적 신호·조영 양상을 체계적으로 정리합니다. 또한 수술 전 CT 기반으로 림프절 전이 관련 패턴을 분석하고, wash-in/wash-out CT에서 부신 병변 감별의 inter-method agreement를 평가합니다. 더불어 대장 내시경-복부 CT 정보융합 기반 대장암 검출 고도화 AI 기술을 과제로 수행합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
4편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
1건
연구 흐름
초기에는 MRI 기반 radiomics와 machine learning으로 신장 종양의 등급 구분 가능성을 탐색하고, 분할된 종양 영역에서 특징을 추출하는 절차를 정립했습니다. 이후에는 수술 전 CT 정보를 활용해 요로상피암의 림프절 전이 예측으로 확장하고, mpMRI에서는 드문 유형의 방광암에 대해 신호·조영·침윤 특성을 정리하며 영상 기반 진단 단서를 축적했습니다. 동시에 CT 기반 감별에서 방법 간 일치도를 평가하는 방식으로 재현성 이슈를 다루었고, 2021년부터는 대장 내시경과 복부 CT를 결합한 정보융합 기반 검출 고도화로 연구 범위를 확장하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Machine Learning–Based Magnetic Resonance Radiomics Analysis for Predicting Low- and High-Grade Clear Cell Renal Cell Carcinoma
Preoperative Computed Tomography-Based Prediction and Patterns of Lymph Node Metastasis in Renal Pelvis and Ureteral Urothelial Carcinomas
Multiparametric MRI Features of Plasmacytoid Urothelial Carcinoma of the Urinary Bladder
Inter-method agreement between wash-in and wash-out computed tomography for characterizing hyperattenuating adrenal lesions as adenomas or non-adenomas
관련 프로젝트
구분
제목
이종 의료데이터 (대장 내시경/복부 CT) 정보융합을 통한 CT 대장암 검출 고도화 AI 기술 개발 연구