| 연구목표 |
딥러닝 기반 그람염색 검사 자동화 시스템의 모델 학습 및 판성 시스템을 고도화하고 실 수요자인 세브란스병원의 요구사항을 분석하여 실제업무에 사용가능하게 성능 개량하여 국내외 판배처를 확보하여 매출증진에 기여하고자 함정량적목표- 그람음성 민감도 92% 이상, 그람음성 특이도 92% 이상, 그람음성 AUC 값 0.98- 그람양성 pairs or chains 민... |
| 연구내용 |
2차년도1) 딥러닝 기반 그람염색 검사 자동화 SW 개발학습 시스템 고도화o 그람염색 데이터셋의 퀄리티 판정 모듈 개선판정 시스템 고도화o그람염색 데이터셋의 퀄리티 판정 모듈 개선o 판정모듈 고도화o 딥러닝 모델 판정 클라우드 서비스 고도화2) 데이터셋 확보추가데이터 셋 확보o 추가 데이터셋 확보 및 이종 세포 데이터셋 확보 |
| 기대효과 |
2차년도 기대효과- 본 연구의 성과로 얻어지는 프로그램으로 그람염색의 판독에 자동화, 표준화가 이루어지면 임상병리사의 판독을 대체할 수 있을 것으로 예상됨- 이는 인건비와 같은 추가적인 비용 없이 판독이 가능해지므로 여러 병원에서 바로 도입이 가능함- 또한 미생물 검사 중 그람염색을 전문으로 하는 인력이 없어 그람염색검사를 원내에서 시행하지 못하고 있던 중... |
| 키워드 |
자동화,딥러닝,진단검사,그람염색,클라우드 서비스 |