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연구결과 요약문
목차
1. 연구개발과제의 개요 4
2. 연구수행내용 및 연구결과 5
심혈관 조영술 측정 지표 기반의 기계학습을 통한 허혈(FFR〈0.80) 예측 모델 개발 5
심혈관 조영술 영상 기반의 기계학습을 통한 허혈성 병변(FFR〈0.80)의 진단 모델 개발 6
혈관내초음파(IVUS) 기반 기계학습을 통한 심근허혈(FFR≤0.80) 예측 알고리듬 개발 7
심혈관 조영술 측정지표 기반의 기계학습을 통한 지배심근 크기 예측 모델 개발 8
혈관내 초음파 영상 분할 기술 개발 8
취약성 죽상반을 예측하는 혈관내 초음파 영상 기반의 기계학습 모델 개발 9
TCFA 진단을 위한 광학적 단층 촬영 기반의 딥러닝 알고리듬 10
관상동맥 지배영역 및 FFR 예측의 임상적 의의 검증 11
타 기관 데이터를 통한 형태학적 혈역학적 예측모델 성능 검증 11
3. 연구개발결과의 중요성 12
4. 참고문헌 13
5. 연구성과 13
주관연구책임자(공동연구원 포함) 대표적 연구실적 15
붙임1. 주관연구책임자(공동연구원 포함) 대표적 논문·특허실적 요약문 16
별첨 : 주관연구기관의 자체평가 의견서[내용없음] 3