딥러닝을 이용한 영상/빅데이터 기반 골절 예측 모델 개발

본 과제는 영상과 빅데이터를 함께 활용하여 골다공증성 골절을 미리 예측하는 딥러닝 기반 모델을 개발하는 연구임. 골밀도 검사만으로는 한계가 있어 더 정확한 예측 체계가 필요한 상황에서, X-ray·DEXA·CT 영상과 건강검진 및 CDM 임상데이터를 결합해 미래 골절 여부와 부위를 판별하는 통합 모델 구축이 목표임. 핵심 연구 내용은 영상 기반 모델과 빅데이터 기반 모델을 각각 개발한 뒤, CNN, feature extraction, feature selection, multivariate cox regression model, cross-validation을 통해 성능을 검증하고, 최종적으로 두 모델을 통합하여 안정화하는 구성임. 기대 효과는 골다공증성 골절 예방과 치료 효율 향상, 의료비 절감, 골밀도 장비가 부족한 지역의 진단 격차 해소, 나아가 웹 기반 보급 가능성 및 수출 경쟁력 확보에 있음.