딥러닝을 이용한 영상/빅데이터 기반 골절 예측 모델 개발

2022과학기술정보통신부개인기초연구(과기정통부)
프로젝트 소개
본 과제는 영상과 빅데이터를 활용하여 골다공증성 골절을 미리 예측하는 딥러닝 기반 통합 모델 개발 연구임. 연구 목표는 척추 X-ray, DEXA, CT 영상과 건강검진·CDM 임상데이터를 결합해 골절 발생 여부와 부위를 예측하는 모델을 구축하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 영상 전처치, CNN 기반 feature extraction, feature selection, multivariate cox regression model 구축, 보험공단 데이터 및 다기관 CDM 데이터의 cross-validation과 외부 검증, 그리고 영상 모델과 임상 데이터 모델의 통합 및 안정화임. 기대 효과는 골절 예방과 골다공증 치료 효율 향상, 의료비 절감, X-ray 기반 저비용 위험평가 가능성 확대, 의료 불균형 해소, 향후 웹 기반 보급 및 수출 가능성 확보에 있음.
골다공증골절인공지능딥러닝영상빅데이터OsteoporosisFractureArtificial intelligenceDeep learningBig data
참여형태
주관
사업명
개인기초연구(과기정통부)
부처명
과학기술정보통신부
주관기관명
서울대학
과제 수행연도
2022
과제 수행기간
2020.03.01 ~ 2023.02.28
과제 고유번호
1711161895
연구 개발단계
기초연구
연구비
총연구비
200,000,000
정부지원연구개발비
200,000,000
위탁연구비
0
민간연구비
0
주관/협동기관 정보
주관/협동수행기관명연구수행주체지역
주관서울대학대학서울특별시
과제 기반 국내외 특허0건
출원/등록 기관발명의 명칭출원일자출원국가출원번호등록일자등록번호
과제 기반 SCI(E) 논문0건
논문명학술지명DOI/URL