과제 상세정보
목록고위험 신생아의 신경발달 예후 예측을 위한 인공지능 기반 진단 알고리듬 개발
작성자
관리자
조회수
68
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | 우수신진연구 |
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과제 기본정보
| 과제명 | 고위험 신생아의 신경발달 예후 예측을 위한 인공지능 기반 진단 알고리듬 개발 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711156801 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2022 | 총연구기간 | 2020-03-01 ~ 2024-08-31 | 당해연도 연구기간 | 2022-03-01 ~ 2024-08-31 |
요약 정보
| 연구목표 | 최근 고위험 신생아의 출생이 증가하고 있으며, 이러한 영아에서 조기 중재를 통한 예후 증진을 위한 신경발달장애의 조기 진단의 중요성이 강조되고 있다. 의료진이 미숙아 및 신생아를 관찰하여 움직임 양상을 판단하는 General movements (GMs)의 평가는 신생아의 신경발달장애를 예측하는데 중요한 평가도구 중 하나이다. ○ 연구 목표 고위험 ... | ||
|---|---|---|---|
| 연구내용 | ○ 연구 방법 1) 1차년도 - 신생아 GM 촬영 시스템 및 딥러닝 학습용/검증용 데이터셋 구축 : IRB 절차 진행 및 카메라 시스템 구축, GM 동영상 포함 검사 지표 통합 수집 착수 : 기 확보된 신생아 GM 동영상을 선별하여 학습용/검증용 데이터셋 구축 - 신생아 GM 동영상에서 관절 단위 움직임 정보를 추출하기 위한 딥러닝 알고리즘 (p... | ||
| 기대효과 | ○ 과학 기술적 측면 본 연구는 관절 마커가 없는 신생아 GMs 동영상에서 관절 단위 움직임을 딥러닝을 이용하여 자동으로 추출하고 GMs 패턴을 자동으로 분류하는 모델 개발을 최초로 시도하는 연구임. 따라서 본 연구의 산출물을 특허로 권리화하여 해당 분야의 핵심 기술을 선점할 수 있으며 세계적인 선두 그룹이 될 수 있음. 특히 예후 예측 연구의 특성 상... | ||
| 키워드 | 신경발달 예후,고위험 신생아,인공지능 ,General Movements,진단 알고리듬 개발, 뇌성마비 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
|---|---|---|---|
| 미래유망신기술(6T) | BT(생명공학기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 전기/전자 > 계측기기 > 계측센서/부품 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 건강 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 충남대학 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 충남대학 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 의약보건학 |
사업비
| 국비 | 100,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||