전립선암의 세분화 및 특성화를 위한 인공지능 모델 개발: 단일기관 후향적 관찰 연구.

전립선암은 남성 인구에서 두 번째로 흔한 암입니다. 이 병리학은 특히 선진국에서 인구 중 노인 남성이 더 많이 존재하기 때문에 종양학적 및 공중 보건 문제를 나타냅니다.

의료 영상은 전립선 질환의 병기 결정 및 병기 재결정에 중심적인 역할을 합니다. 자기공명영상(MRI), 컴퓨터 단층촬영(CT), 양전자 방출 단층촬영(PET)은 전립선암의 특성을 규명하기 위해 일반적인 임상 실습에서 일반적으로 사용되는 방법 중 하나입니다. 현재까지 이러한 이미지에 대한 연구는 정성적 시각적 분석으로 제한되어 있지만 생체의학 이미지의 정량적(또는 반정량적) 분석 도입의 유용성과 관련된 증거가 늘어나고 있습니다.

현재 사용 가능한 영상 데이터와 그 품질이 증가함에 따라 의료 분야에서도 작업 자동화를 위해 인공 지능 방법을 적용할 수 있습니다(예: 자동 세분화) 및 분류(예: 종양 공격성).

정량적 데이터 추출, 보다 일반적으로 종양 병변 연구에는 한 명 이상의 의사가 수동으로 분할해야 합니다. 각 이미지를 개별적으로 처리해야 하므로 이 프로세스에는 매우 오랜 시간이 걸립니다. 또한 결과는 분할을 수행하는 의사의 경험 수준에 따라 달라지며 이는 분할의 재현성에 영향을 미치는 이질성의 원인을 생성할 수 있습니다.

AI 기반 자동 분할 방법은 종양 병변의 위치 파악을 위해 의료 영상에 적용할 수 있어 수동 분할의 한계를 뛰어 넘습니다.