프로젝트 소개
본 과제는 인공지능과 의료 영상을 활용하여 청신경초종을 정확히 찾아내고 진행 단계를 진단하는 기술을 개발하는 연구임. 여러 병원에서 촬영된 MRI 데이터를 활용해 의료진의 진단과 수술 계획을 지원하는 소프트웨어 구축을 목표로 함.
연구 목표는 주석 레이블이 없는 환경에서도 고신뢰도 청신경초종 분할과 진행 단계별 진단이 가능한 모델 및 바이오마커 3D 시각화 SW 구축임. 핵심 연구 내용은 적대적 학습(adversarial learning)과 메타러닝(meta learning)을 적용한 도메인 일반화(domain generalization), ceT1 MRI와 hrT2 MRI 간 고신뢰도 교차 모달리티(cross-modality) 이미지 변환, 자가학습(Self-training) 기반 분할·단계 분류 모델 개발임. 또한 청신경초종과 주변 전정기관의 확률 기반 3차원 시각화 및 바이오마커 검출 기술 개발임. 기대 효과는 조기 진단과 수술 계획 지원, 환자의 청신경 손상 등 부작용 및 의료진의 업무 부담 감소, 원격의료와 개인 맞춤형 의료 활용 확대, 다양한 의료기관 영상에 적용 가능한 설명 가능한 인공지능 SW 확보임.