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DEEP:NEURO

뇌동맥류 영상 판독·진단 보조 인공지능 솔루션

뇌 MRA 영상에서 뇌동맥류 의심 부위를 검출하여 의료진의 진단을 돕습니다.

뇌 MRA 영상으로부터 뇌동맥류 의심 부위 검출

인공지능(AI) 기술을 활용해 낭상(Saccular) 비파열 뇌동맥류 및 다발성 뇌동맥류를 검출하고, Bounding box로 표시합니다. 또한, 의료 현장에서 사용할 수 있는 안정성과 유효성이 입증된 혁신의료기술로 비급여 청구가 가능합니다. 

* 한국보건의료연구원 및 식품의약품안전처 평가 완료

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비급여 청구 가능
혁신의료기술 지정
Ver 2.0.0

DN-CA-01

식품의약품안전처 허가 (제허 20-467호)

뇌동맥류 의심 부위 위치 표시

민감도 Sensitivity

87% 이상

특이도 Specificity

92% 이상

91.11%

93.91%

* 임상시험기관: 연세대학교 세브란스병원
* 인허가: 2020년 6월 의료영상검출보조소프트웨어 허가 완료

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1. AI가 각 질병 관련 ​의료영상 데이터를 분석하고 의료기관 및 의사들의 판독을 보조합니다.

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2. 질병의 위치를 신속히 ​
검출하고 의심되는 내용을 알려줍니다.

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3. Easy PACS 연동 / 간단한 DICOM 통신으로 병원 내 PACS와 연동됩니다.

AI-informed Treatment Decisions in Minutes
​Changes that DEEP:NEURO will bring​

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Accuracy​

뇌 MRA 영상에서 뇌동맥류 의심 영역을 Bounding box로 표시하여 진단의 정확도를 높입니다.

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Efficiency​

검사량 증가로 인한 의료진의 판독 업무에 대한 부담을 경감하고, 진단의 효율을 높입니다.

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Point of Care​

병변 누락을 예방하고, 환자 치료의 골든 타임 확보에 기여합니다.

Publications

Conference Abstracts

  1. Kwanseok Oh, et al., “Quantitative Evaluation of the Deep Learning-Based Aneurysm Localization and Its Size Measurement Solution on Brain Magnetic Resonance Angiography”, KCR, 2024.

  2. Kwanseok Oh, et al., “Context-aware Semantic Augmentation for Semantic Segmentation-based Intracranial Aneurysms Detection for Various Sizes”​, KCR, 2024.

  3. Bio Joo, et al., “Deep learning-based automated detection and localization of cerebral aneurysms on MR angiography”, RSNA, 2019.

  4. Bio Joo, et al., “Deep learning-based automated detection and localization of cerebral aneurysms on MR angiography”, KCR, 2019.

Research Activities

  1. Hyung Eun Shin, et al., “Brain Tumor Segmentation using 2D U-net”, BraTS, 2018.

  2. Hyung Eun Shin, et al., “Identifying the Best Machine Learning Algorithms for Brain Tumor Segmentation, Progression Assessment, and Overall Survival Prediction in the BRATS Challenge”, BraTS, 2018.

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