프로젝트 소개
본 과제는 한 장의 2D 단방향 골격 엑스레이 영상만으로 뼈의 입체적인 모습을 보여주는 3D 가상 CT 영상을 만들고, 골절 여부와 위치를 분석하는 딥러닝 기반 시스템을 개발하는 연구임.
연구 목표는 고관절 X-ray-CT 데이터베이스 2000례 이상을 구축하고, 2D-3D 변환 모델과 골절 표식 모델을 개발하는 데 있음. 이를 위해 DICOM 데이터 가명화, 영상 전처리 및 전문의 레이블링을 수행하고, CT로 생성한 Digitally Reconstructed Radiograph(DRR)를 활용해 fake CT 생성 알고리즘과 골절 진단 딥러닝 모델을 개발함. 생성 영상은 SSIM, FID, PSNR로 평가하고, 골절 판정 정확도와 임상적 유효성을 내부·외부 검증으로 확인함. 기대 효과는 CT 장비가 부족한 의료기관에서도 3차원 골절 정보를 제공하고, 골절 위치와 골편 방향의 파악 및 의료진의 진단 효율성 향상에 기여함. 불필요한 CT 재검사와 방사선 노출, 의료 비용 감소 효과도 기대됨.