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보고서 요약서
요약문
목차
1. 연구개발과제의 개요 7
1. 연구개발 목적 7
2. 연구개발의 필요성 8
3. 연구개발 범위 11
2. 연구수행내용 및 성과 12
1차년도: ① 지능형 영상분석 플랫폼 구축을 위한 표현형 및 특징 추출 12
멀티모달 MR 영상을 이용한 표현형 및 특징 추출 12
Deformable model 기반 세포영상 내 미세구조 추출 알고리즘 개발 14
형광·무형광 현미경 영상 내 세포 미세구조 학습 데이터 생성 18
환자별/처리약물별 특이성 고려 특징 묘사자 추출 21
환자유래 암세포 영상 데이터 분석 및 가시화 23
공초점 세포 영상을 이용한 3차원 spheroid 재구성 26
De-noising 알고리즘 개발 27
1차년도: ② 의료 영상의 특징점과 유전체 특징점과의 상관 관계 학습 및 맞춤진료를 위한 온톨로지 모델링 및 온톨로지 프레임워크 프로토타입 개발 28
의료영상 표현형-유전자형 상관관계 분석: 영상·유전체 통합 모델 개발 28
의료영상-유전체 빅데이터 연계 난치암 분류: 영상 분류 모형 개발 30
맞춤진료를 위한 온톨로지 모델링 및 온톨로지 프레임워크 프로토타입 개발 32
2차년도: ① 멀티모달 영상기반 지능형 특징 차원축소 및 세포상태 분류 36
멀티모달 MR 영상기반 특징 차원 최적화 36
Deep learning 기반 지능형 암세포 활성/비활성/상태 분류 알고리즘 개발 38
뇌종양 세포 형광 현미경 영상 스티칭 43
Unsupervised 학습 기반 세포 표현형 profiling 45
세포의 이형적 형태 특성 이용 약물에 따른 세포 침투성 및 운동성 분석 49
임상 접근성 강화를 위한 가시화 및 분석 50
Super-resolution 알고리즘 개발 53
2차년도: ② 개인별 약물 반용 프로파일과 유전체 특징점 데이터베이스 구축 및 온톨로지 모델링 정제 및 온톨로지 기반 프레임워크 개발 54
개인별 약물 반응 프로파일과 유전체 특징점 데이터베이스 구축 54
HCS feature 데이터를 위한 t-SNE 기반 약물 반응 프로파일링 및 군집화 분석 57
온톨로지 모델링 정제 및 온톨로지 기반 프레임워크 개발 63
3차년도: ① 환자별 특화 영상분석 정량 정보 가시화 및 고속화 71
의료영상 기반 수술 및 치료효과 정량화 및 정보 가시화 71
명시야 현미경 영상에서 세포 핵 영상에서 영상을 획득하기 위한 Deep learning 기반 영상 변환 알고리즘 74
컨볼루션 오토인코더를 이용한 개별 세포에 대한 특징 추출 79
뇌종양 세포 형광 현미경 영상 스티칭 81
환자별/약물별 특이성 고려 개인맞춤형 세포영상정보 파라미터 정량화 83
세포영상 빅데이터 기반 세포 약물반응성 분석 85
세포영상 기반 개별/군집세포의 정량적 가시화 88
De-noising 및 and super-resolution의 고속 구현 및 적용 91
3차년도: ② 정밀의료를 위한 온톨로지 기반 헤테로 빅데이터 학습 모델 개발 및 온톨로지 모델링 정제/데이터 적용 및 온톨로지 기반 프레임워크 고도화 92
정밀의료를 위한 온톨로지 기반 헤테로 빅데이터 학습 모델 개발 92
온톨로지 모델링 정제/데이터 적용 및 온톨로지 기반 프레임워크 고도화 99
[1차년도 연구 개발 성과] 107
[2차년도 연구 개발 성과] 109
[3차년도 연구 개발 성과] 114
3. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 118
3-1. 목표 118
(1) 연구개발의 최종목표 118
(2) 연차별 연구개발 목표 및 내용 119
3-2. 목표 달성여부 122
4. 연구개발성과의 활용 계획 등 123
붙임. 참고문헌 128
별첨_주관연구기관의 자체평가 의견서(내용없음) 6
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