국가 R&D 과제 조회

과제고유번호 1711069218 당해연도 연구기간 2018-03-01 ~ 2019-02-28
과제년도 2018 총 연구기간 2017-03-01 ~ 2020-02-29
주관부처명 과학기술정보통신부 연구기관명 서울대학교병원
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
과제명 한글 인공지능 딥러닝 알고리즘을 이용한 폐결절 분류 및 폐암 진단 시스템 개발
영문 Development of lung nodule classification and lung cancer prediction model based on deep learning algorithm
연구개발단계 기초연구 지역 서울
6T분류 BT • 보건의료관련응용 • 의과학·의공학기술
과학기술표준분류 방사선기술 / 방사선 의학/의공학 기술

총 연구비
연도 정부 연구비(원) 민간 연구비(원) 사업예산
2018 90,000,000 0 90,000,000

Effect of CT Acquisition Parameters on Iodine Density Measurement at Dual-Layer Spectral CT
성과년도
2018
성과 고유번호
JNL-2018-00110128977
학술지명
AMERICAN JOURNAL OF ROENTGENOLOGY
ISSN
0361-803X
Validation of prediction models for risk stratification of incidentally detected pulmonary subsolid nodules: a retrospective cohort study in a Korean tertiary medical centrer
성과년도
2018
성과 고유번호
JNL-2018-00110128501
학술지명
BMJ OPEN
ISSN
2044-6055
Validation of prediction models for risk stratification of incidentally detected pulmonary subsolid nodules: a retrospective cohort study in a Korean tertiary medical centrer
성과년도
2018
성과 고유번호
JNL-2018-00110128501
학술지명
BMJ OPEN
ISSN
2044-6055
Effect of CT Acquisition Parameters on Iodine Density Measurement at Dual-Layer Spectral CT
성과년도
2018
성과 고유번호
JNL-2018-00110128977
학술지명
AMERICAN JOURNAL OF ROENTGENOLOGY
ISSN
0361-803X