이 연구는 초기 폐암 환자의 진단 및 치료를 개선하기 위해 폐 전체에 걸쳐 여러 폐 결절을 종합적으로 시각화하는 3D 모델링 접근 방식을 개발합니다. 핵심 질문은 결절 분포를 정확하게 재구성하고 폐 조직과 상호 작용하는 방법입니다. 최근 딥 러닝 및 컴퓨터 비전의 발전으로 폐 결절을 보다 정확하게 감지하고 분할할 수 있게 되었습니다.
그러나 전체 폐 모델링과 여러 결절 간의 공간적 관계에 대해서는 한계가 남아 있습니다. 이 연구는 전체 폐에 대한 3D 재구성 기술을 통해 진전을 제공합니다. AI 기반 의료 영상 및 시각화를 전문 임상 진단 및 치료와 통합하는 것이 중요합니다.
분할을 위한 딥 러닝, 체적 모델링, 3D 시각화를 위한 가상 증강 현실 및 다중 모드 데이터 융합과 같은 기술은 임상 의사 결정을 향상시키기 위해 전체 폐 모델링 및 다결절 평가를 발전시키고 있습니다. 이 연구는 전체 폐 용적에 걸쳐 여러 폐 결절의 분포와 공간적 관계를 시각화하기 위한 효과적인 3D 모델링 접근 방식을 확립합니다. 주요 혁신에는 폐 윤곽 추출, 3D 공간에서의 결절 재구성 및 대화형 전체 폐 시각화가 포함됩니다.
이를 통해 초기 폐암 환자에 대한 보다 정확한 진단과 치료 계획이 가능합니다. 전체 폐 결절 패턴을 시각화하기 위한 정확한 3D 모델링 접근 방식을 개발하면 질병 진행을 이해할 수 있는 새로운 기능을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 조기 진단을 가능하게 하고, 치료 계획을 개인화하고, 폐암 환자의 결과를 개선할 수 있습니다.
이 연구 결과는 멀티모달 데이터를 사용하여 전체 폐 모델링을 확장하고 임상 번역을 발전시키기 위한 토대를 마련했습니다.
