인공지능을 기반으로 한 비조영증강 및 조영증강 복부 단층촬영 영상의 쓸개관 돌의 진단 정확도 개선기술 개발

2022과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)
프로젝트 소개
본 과제는 쓸개관 돌에 의한 담도계 패혈증을 CT 영상과 인공지능으로 더 빠르고 정확하게 진단하기 위한 연구임. 기존 gold standard인 ERCP는 정확하나 침습적 합병증 위험이 있어, 응급실에서는 주로 CT로 판단하나 민감도 한계가 있는 상황임. 연구 목표는 비조영증강·조영증강 CT와 ERCP 영상을 매치한 database를 구축하고 CNN algorithm을 개발·검증하는 데 있음. 단일기관 후향 관찰 연구로 자료를 수집하고, 약 5000장 이미지로 알고리즘을 학습한 뒤 전향 관찰 연구로 유효성을 평가함. 이를 통해 불필요한 추가검사와 시술 합병증을 줄이고, 신속한 치료 결정과 예후 향상, 의료비 절감과 학술적 파급효과를 기대함
인공지능쓸개관 돌담도계 패혈증복부 단층 촬영내시경역행담췌관조영술Artificial IntelligenceBile Duct StoneBiliary SepsisAbdomen Computed TomographyERCP
참여형태
주관
사업명
개인기초연구(과기정통부)
부처명
과학기술정보통신부
주관기관명
한림대학
과제 수행연도
2022
과제 수행기간
2021.09.01 ~ 2024.02.29
과제 고유번호
1711156410
연구 개발단계
응용연구
연구비
총연구비
31,001,000
정부지원연구개발비
31,001,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관한림대학대학강원도
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL