유방암 검진 환경에서 유방촬영 상의 이미지 패턴 학습을 통한 이미지 마커 규명 및 심혈관질환 위험도 통합 예측모델 개발

2022과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)
프로젝트 소개
본 과제는 유방촬영 이미지를 활용해 유방암 검진과 함께 여성의 심혈관질환 위험까지 함께 살피는 융합 연구임. 연구 목표는 유방촬영에서 관상동맥 석회화 점수를 예측하는 이미지 마커 발굴, 심혈관질환 위험도 분류 기반 사망예측 알고리즘 개발, 이미지마커와 임상변수를 결합한 통합 예측모델 구현임. 연구 내용은 딥러닝 기반 알고리즘 개발, replication cohort 구축, 관상동맥석회화 및 심혈관질환 사망 예측력 검증, 기존 유방동맥석회화 소견과의 비교 분석, 통합 모델 구축임. 기대 효과는 조기 예측과 사망률 감소, 추가 비용 없는 검진 활용, 여성 건강 증진 및 사회적 비용 절감 기반 마련임.
유방촬영인공지능관상동맥 석회화심혈관질환코호트 연구이미지 바이오마커MammographyArtificial IntelligenceCoronary Artery CalcificationCardiovascular diseaseCohort studyImaging biomarker
참여형태
주관
사업명
개인기초연구(과기정통부)
부처명
과학기술정보통신부
주관기관명
성균관대학
과제 수행연도
2022
과제 수행기간
2021.03.01 ~ 2024.02.29
과제 고유번호
1711164628
연구 개발단계
기초연구
연구비
총연구비
65,423,000
정부지원연구개발비
65,423,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관성균관대학대학서울특별시
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL