□ 연구개발 목표 및 내용 ○ 최종 목표 복제 단백질 MCM 발현 저해 물질인 Cedrol의 target 단백질의 발견과 신경퇴행성 질환과의 작용 메커니즘 연구를 통한 multifunctional drug으로써의 가능성 검토 ○ 전체 내용 MCM 발현 조절 물질인 cedrol의 항암 및 신경보호효능을 in vitro/in vivo에서 확인하고 작용기작을 규명함으로써 multifunctional drug으로의 가능성을 확립함 ▪ A549와 U937 세포주에서 G1 arrest 및 apoptosis 유도 기작 규명 ▪ A549와 U937 세포주에서 MCM 발현 저해 기작 규명 ▪ Cedrol의 target 분자 분석을 통한 in vitro 항암작용기작 규명 - Cedrol 과 직접 결합하는 target 분자 확인 - Upstream pathway 의 조절 기작 확인 ▪ Xenograft model에서 항암 효능 및 분자기작 규명 - Cedrol 투여 방법에 따른 항암 효능 확인 - 적출 종양의 면역 염색을 통한 타겟 분자 확인 ▪ Cedrol의 신경세포 보호 효능 및 신경퇴행성 질환의 치료 가능기작 규명 - 신경독소 성분 처리된 신경세포 SH-SY5Y에서 Cedrol 의 세포생존율 및 단백질 발현 변화확인 - 신경세포주에서 Cedrol에 의한 MCM 단백질 발현변화 확인 - 신경세포내 타겟 분자 확인 ▪ 파킨슨병 동물모델에서 Cedrol의 효능 및 관련기작 규명 - 운동테스트를 통한 Cedrol의 신경보호 효능 확인 - Cedrol에 의한 타겟 분자의 위치 및 발현 변화 확인 - Cedrol에 의한 MCM 단백질 발현 변화 검토 □ 연구개발성과 ▪ MCM 발현 억제 물질인 cedrol은 A549와 U937에서 G1 arrest와 Apoptosis 유도 ▪ Cedrol이 직접 결합하는 target 분자는 α-enolase이고, cedrol 처리에 의해 cytosolic α-enolase감소하고 nuclear mbp-1 증가함 ▪ in vivo에서 cedrol의 항암효능 확인 및 조직염색에서 MCM발현 감소함 ▪ 6-OHDA 처리된 SH-SY5Y에서 cedrol의 신경세포 보호 및 MCM 발현변화 확인 ▪ 파킨슨병 동물모델에서 cedrol의 인지능력 개선 효과 및 MCM 발현 증가함 □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 ▪ Cedrol의 MCM 단백질, α-enolase, α-synuclein 등의 다양한 표적을 가지는 multifunctional drug으로의 가치를 알리는 중요한 결과임. 따라서 이후 multifunctional drug 으로 만성질환 치료의 후보물질 가능성 ▪ 항암 및 항암보조식품, 신경세포 보호 효과를 가지는 보조 식품 등으로 개발하기 위한 제형 연구를 통해 산업화 추진 (출처 : 요약문 2p)

• 연구책임자 : 권현주
• 주관연구기관 : 동의대학교
• 발행년도 : 20220600
• Keyword : 1. 다중표적약재;세드롤;MCM 단백질 발현저해;항암;신경세포보호; 2. Multifunctional drug;Cedrol;downregulation of MCM protein expression;Anticancer;Neuro-cell protection effect;

□ 연구 목표 ○ 본 과제의 목표는 1) radioprotective adjuvant인 플라젤린을 활용하여 최적의 항암 방사선-면역 병합치료법 플랫폼을 제공하고, 2) 강력한 방사선-면역치료법을 응용하여 악성신경교종과 같은 난치성 암치료의 새로운 대안을 제시하며, 3) 궁극적으로 현행 면역치료법에 비해 현저히 낮은 비용으로 large established solid tumor의 치료를 가능케 하되, 4) 부작용은 최소화할 수 있는 차세대 암치료법을 개발하는데 있음. □ 연구 개발 성과 ◀Radioprotectant adjuvant 기반 방사선면역치료 플랫폼 개발▶ ○ 항암방사선면역 병합요법 기반연구: 조건 확립 / 특성 규명 / 작용기전 규명 ○ 항암방사선면역 병합요법에 사용되는 플라젤린의 방사선 손상 보호효과및 작용기전규명 ○ 항암방사선면역 병합요법 타당성 검증: 최적화 / 임상응용가능성 검증 ○ 항암방사선면역 병합요법에 사용되는 플라젤린을 활용한 광-면역 병합요법 개발: 타당성 검증 / 작용 기전 규명 / 임상 적용 가능성 검증 ○ 항암방사선면역 병합요법 플랫폼에 적용할 약품수준 new generation 플라젤린 개발 ○ 항암방사선면역 병합요법 플랫폼에 적용 가능한 최적 항암 백신 요법 개발 ○ 다중 방사선-면역 병합요법 검증: 예> 플라젤린-사이토카인융합단백질/ NK cell therapy / 방사선 치료법 ◀플라젤린기반 펩티드 암백신과 방사선 병합 악성신경교종 치료 연구▶ ○ 항암 방사선-면역 병합 요법을 위한 동물 모델 확립 및 효능 연구 ○ 플라젤린을 이용한 최적 항암 방사선 병합 요법 최적 조건 도출 및 작용 기전 규명 ○ 방사선에 대한 플라젤린의 보호 효과 검증 및 나노 입자의 종양 표적화 검증 ○ 항암 방사선-면역 병합 요법 상에서 종양 항원에 메모리 기전 규명 ○ 플라젤린을 이용한 방사선 - 종양 항원 병합요법 최적 조건 및 작용 기전 규명 ◀방사선조사에 의한 종양 및 TME 조절을 통한 NK 세포치료 효과 강화 연구▶ ○ 효과적 NK세포 기반 방사선 면역치료법기반 확립: TME 조절 효과 ○ 효과적 NK세포 기반 방사선 면역치료법기반 확립: Cancer cell modulation ○ NK세포 기반 방사선면역치료법 효능 검증 및 최적화 연구: 성공적인 중개연구를 위한 기반 연구 ○ 강력한 활성을 가지는 체외증폭 NK세포의 작용기전 규명 ○ 고형암에서 체외증폭 NK세포 항암기전 규명 ○ 방사선-NK세포 기반 면역다중병합치료 효능검증 ○ 방사선-NK세포 기반 면역다중병합요법의 항암 기전 규명 ◀연구 성과▶ ○ 정량적 연구 성과: SCI논문 13건 / 특허 출원 3건 /인력양성 석사 4명, 박사 2명 ○ 정성적 연구 성과: 항암 병합치료 플랫폼 제공 / 기초 기반 및 실용화 연구를 선도할 수 있는 대형 연구 프로젝트 수여에 기여함 / 화순 면역치료 클러스터 활성화에 기여 / 일반인들에 대한 면역치료 교육 및 홍보 진행 □ 활용 계획 ○ 항암방사선 면역 병합요법 실용화 연구 진행: 성공적인 후속 연구 사업 유치에 따라 실용화 연구 성공 가능성 높음 ○ 항암방사선 면역 병합요법에 사용되는 플라젤린을 활용한 광-면역 병합요법 실용화 연구 시도 ○ 본 과제를 통해 도출된 druggable flagellin 실용화 연구 진행 ○ 본 과제를 통해 확립된 다중 방사선-면역 병합요법 실용화 임상연구 가능성 검토 ○ 본 연구진이 보유하고 있는 원천특허(플라젤린 면역증강제) 활용 사업화 □ 기대 효과 ○ 난치성 암 치료 breakthrough 제공 ○ 방사선 조사 후 변화된 종양주위미세환경(TME)에 적합한 최적화된 NK 세포치료시스템 개발 연구를 성공적으로 수행할 경우 새로운 치료법 개발에 따른 암치료제의 상품화까지 가능함. ○ 새로운 면역치료제 시장 형성 ○ 새로운 신기술 확보로 국제적 의료산업의 경쟁력 향상에 기여 (출처 : 연구개발사업 최종연구개발결과보고서 요약문 5p)

• 연구책임자 : 이준행
• 주관연구기관 : 전남대학교
• 발행년도 : 20220200
• Keyword : 1. 항암병합치료;종양주위미세환경;암백신;방사선 치료;NK 세포;플라젤린;교모세포종;방사선보호 면역증강제; 2. Anti-cancer combination therapy;Tumor microenvironment;Cancer vaccine;Radiotherapy;Natural killer cell;Flagellin;Glioblastoma;Radioprotective adjuvant;

연구개발 목표 및 내용 최종 목표 암의 유전자 정보를 바탕으로 방사선에 대한 반응을 예측할 수 있는 기계학습 기반 모델 개발 전체 내용 · 암세포주의 유전자 발현 정보 및 방사선 민감도 분석 · 기계학습 기반 방사선 민감도 예측 모델 및 환경 구축 · 모델 기반의 방사선 민감도에 영향을 끼치는 주요 인자 분석 1단계 목표 암 세포주의 유전자 발현 정보 및 방사선 민감도 분석 내용 · 분석 대상 암 세포주 선정 및 실험 · 암세포주의 유전자 발현 및 방사선민감도 데이터 확보 2단계 목표 기계학습 기반 방사선 민감도 예측 모델 및 환경 구축 내용 · 확보 데이터 기반 기계학습을 위한 데이터베이스 구축 · 기계학습을 위한 GPU-based 환경 구축 · 방사선민감도 예측 모델 구축 3단계 목표 모델 기반의 방사선 민감도에 영향을 끼치는 주요 인자 분석 내용 · 기계학습 모델 최적화, 미지의 암세포주 방사선민감도 예측을 통한 모델 검증 수행 · 방사선민감도 데이터 분석을 통한 방사선민감도 영향 주요인자 분석 및 제안 · 기계학습 모델을 분석하여 방사선 민감도에 영향을 미치는 biological pathway의 분석 및 제안 연구개발성과 · 분석 대상 암 세포주 선정 및 clonogenic assay를 통한 방사선민감도 실험 진행 · CCLE, GE 등 다양한 유전체 데이터베이스로부터 CCLE, NCI-60 등 다양한 암세 포주 집단에 대한 다중 유전체 데이터 확보 · 다양한 기 출판된 논문을 분석하여 특정 조건하에서 보고된 방사선민감도 데이터 확보 – 총 436개의 clonogenic assay (SF2값), 559개의 High-throughput analysis (AUC값) 기반 방사선민감도 데이터 확보 · GPU-based workstation 환경 구축 (TITAN RTX*2) · CNN기반의 방사선민감도 예측을 위한 모델 초기 형태 구축 · 모델 비교 연구를 통한 기계학습 모델의 유형, 형태 및 hyperparameter 최적화 · Folded cross-validation을 통한 모델 평가 및 기존 연구와의 성능 비교 진행 · KEGG BRITE기반의 gene image 제작을 통해 방사선민감도 데이터 자체의 분석을 통한 방사선민감도 유효 영향 인자 도출 및 제시 · KEGG pathway 기반의 gene image 및 Grad-CAM 등의 XAI 기술을 통해 구축한 기계학습 모델을 분석하여 방사선민감도 유효 영향 pathway 도출 및 기 출판된 연구 결과와의 비교 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 · 본 연구로 개발된 기계학습 기반 방사선민감도 예측 모델은 최근 대두되고 있는 adaptive radiotherapy에서의 생물학적 adaptive radiotherapy, 즉 생물학적 방사선민감도의 고려를 통한 방사선치료의 고도화를 가능하게 하는 기초적인 연구가 될 것으로 판단됨 (출처 : 요약문 2p)

• 연구책임자 : 정윤선
• 주관연구기관 : 한양대학교
• 발행년도 : 20220600
• Keyword : 1. 기계학습;방사선민감도;유전체;데이터과학;예측모델; 2. Machine Learning;Radiation sensitivity;Genomics;Data Science;Predictive model;

연구개발 목표 및 내용 최종 목표 방사선 검출기용 무연계 무기 할라이드 페로브스카이트 소재 개발 전체 내용 ㅇ 방사선 검출기용 무연계 무기물 페로브스카이트 소재 개발 및 소자 응용 가능성 연구 - 높은 전기장 분포를 통한 습도효과 및 최소화를 통한 친환경 할라이드 페로브스카이트 소재 개발 - 대면적 및 어레이형 방사선 검출기용 무연계 무기 할라이드 페로브 스카이트 단결정 소재 개발 - 방사능 측정용 방사선 검출 소재 개발 ㅇ 방사선 검출 무연계 무기 할라이드 (Cs,Rb)BX₃ 및 (Cs,Rb)₂BCX₆ 단결정 성장 및 결정 특성 조사 ㅇ 방사선 신호 검출을 위한 측정 시스템 기본 설계 ㅇ 박막형 무연계 무기 할라이드 (Cs,Rb)BX₃ 및 (Cs,Rb)₂BCX₆ 단결정 성장 및 결정 특성 조사 ㅇ 방사선 검출 특성 조사 연구개발성과 ◦ 무연계 무기 할라이드 페로브스카이트 단결정 소재 성장기술 확립 - Thermal gradient법을 이용한 단결정 소재 성장 기술 확립 : Cs₃Sb₂X(X=I,Br,Cl)₉, Rb₃Sb₂X(X=I,Br,Cl)₉, Cs₃Sb₂(Br1-xClx)₉,Rb₃Sb₂(Br_1-xCl_x)₉ ◦ 박막형 무기 할라이드 페로브스카이트 단결정 소재 성장기술 확립 - Chemical vapor transport법을 이용한 박막형 소재 성장 기술 확립 : Cs₃Sb₂I₉, Rb₃Sb₂I₉, GeI₂ - 무연계 무기 할라이드 페로브스카이트 단결정 소재의 다양한 물성 확보 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 ㅇ친환경이고 습도효과를 개선한 새로운 무연계 무기 할라이드계 페로브스카이트 소재 개발 ㅇ무연계 무기 할라이드계 방사선 검출기 소재 국산화의 기반 기술 확보와 차세대 방사선 검출기 소재 개발의 핵심기술 확보를 통한 국가 기초과학기술력 강화 (출처 : 요약문 2p)

• 연구책임자 : 황영훈
• 주관연구기관 : 울산과학대학교
• 발행년도 : 20220700
• Keyword : 1. 무연계;할라이드 페로브스카이트;단결정 소재;단결정 소재;방사선 검출기; 2. Lead-free;Halide perovskites;Single crystal;nanosheet;Radiation detector;

Ⅱ. 연구개발의 목적 및 필요성 SPF 환경 저선량 방사선 조사실 및 실험동물실의 유지 관리를 통해, 저선량 방사선 생체 영향 연구 및 다양한 동물실험 연구의 신뢰성 높은 연구 결과 도출에 기여하고자 함 Ⅲ. 연구개발의 내용 및 범위 SPF 환경 저선량 방사선 조사동물실의 유지 관리, 동물실험 윤리위원회 지원 및 실험동물위령제 운영 지원 Ⅳ. 연구개발결과 저선량 환경 방사선 조사시설을 포함하는 SPF 동물시설의 원활한 유지관리 하였으며, 동물실험 윤리위원회 지원으로 실험돌물 사용을 최소화 하는데 기여함 Ⅴ. 연구개발결과의 활용계획 SPF 환경 방사선 저선량 방사선 조사동물실의 안정적인 운영으로 다른 과제의 연구성과 도출에 기여 (출처 : 요약문 4p)

• 연구책임자 : 이창근
• 주관연구기관 : 동남권원자력의학원
• 발행년도 : 20220100
• Keyword : 1. 저선량 방사선;저선량률 방사선;실험동물;동물실험 윤리위원회; 2. low-dose rdaition;low-dose rate radiation;experimental animal;IACUC;3R;LMO;

Ⅳ. 연구개발결과 ○ 공개 데이터베이스를 활용하여 바이오마커 후보의 전사체 분석 ○ 바이오마커 후보의 전사체 분석을 통해 활용 가능한 화합물 발굴 및 평가 ○ 동물모델에서 방사선보호제 후보물질의 개체수준 유효성 평가 ○ 방사선보호제 후보물질의 작용기전 확인 ○ 혈액 분리칩과 후보물질 감지칩이 통합된 진단키트 개발 ○ 암 진단·치료용 후보인자 패널 탐지 바이오칩 기술의 유효성 평가 ○ 후보물질 정밀 탐지를 위한 전기화학적 시료(바이오마커-프로브) 반응 분석용 소프트웨어 구축 ○ 후보물질 정밀 탐지 시료 반응 정량화 및 최적화 ○ 혈액생검 분석 키트(카트리지) 전용 리더 장치 시작품 제작 ○ 혈액분리 바이오칩 시작품 제작 ○ 혈액분리 바이오칩에서 혈구 계측 효율 측정을 위한 백혈구 염색법 구축 ○ 신규 방사선 바이오마커의 암 진단 및 치료 세포 내 유효성 평가 ○ 신규 방사선 바이오마커의 암 진단용 압타머 개발 및 최적화 ○ 바이오마커의 압타머 활용 암 진단 및 치료용 바이오키트 시작품 개발 ○ 암 진단 및 방사선치료 예후 예측용 신규 바이오마커 HRP-3의 생물학적 유효성 평가 완료 ○ 신규 바이오마커 HRP-3 활용 진단용 바이오키트 제작을 위한 압타머 최적화 실시 완료 ○ HRP-3 바이오마커 및 압타머 이용한 바이오키트 시작품 1종 개발 및 제작 완료 ○ HRP-3 압타머쌍을 이용한 진단용 바이오키트 시작품 사용 최적 프로토콜을 완성 ○ 딥러닝 기반 방사선 반응 조절 인자 탐색 생명정보공학 소프트웨어 개발 ○ 내방사선 기능 구현을 통한 방사선 환경 적합 IoT 커넥터 성능 개선 및 시제품 제작 (출처 : 요약문 5p)

• 연구책임자 : 정인수
• 주관연구기관 : 한국원자력의학원
• 발행년도 : 20220300
• Keyword : 1. 방사선의공학;바이오칩;바이오마커;IoT커넥터;딥러닝 소프트웨어; 2. Radiation medical engineering;Bio-chip;Bio-marker;IoT connector;Deep-learning software;

□ 연구개요 - 본 연구에서는 기존 digital tomosynthesis(DT) 기술의 단점을 극복할 수 있는 stationary-inverse geometry digital tomosynthesis(s-IGDT) 시스템 및 딥러닝 기반 저선량 영상화 기술 개발을 통해 초고속, 고정밀 영상유도 방사선 치료를 위한 기술을 제공할 수 있음. □ 연구 목표대비 연구결과 1. 1차년도 - s-IGDT 시스템의 영상획득 속도, 영상화질 특성 분석 및 평가: 기존 DT 시스템 대비 영상획득 속도, 기하학적 구조에 따른 재구성 영상의 화질 특성 분석 및 평가 완료(달성도 : 100%) - s-IGDT 시스템의 방사선량 분포 특징 분석 및 평가: s-IGDT 시스템의 기하학적 구조 및 획득 투영상 수에 따른 흡수선량 분석 완료(달성도 : 100%) - s-IGDT 시스템의 영상획득 속도, 영상화질 및 방사선량 상호관계 모델 정립: 신뢰도 95%의 수학적 상호관계 모델 정립(달성도 : 100%) - s-IGDT 시스템의 기하학적 구조 최적화: 비제약적 비선형 최적화 방법을 이용하여 영상획득 시간 최대 92% 경감 가능한 기하학적 구조 결정(달성도 : 100%) 2. 2차년도 - 딥러닝 기반 truncation 복구 기술 개발 및 평가: Truncation artifact 90% 이상 제거 가능한 U-Net 및 GAN 기반 truncation 복구 기술 개발(달성도 : 100%) - GPU 가속 컴퓨팅을 통한 초고속 재구성 기술 개발 및 평가: GPU thread 및 병렬연산을 이용하여 재구성 시간 최대 8.98배 단축 가능한 기술 개발(달성도 : 100%) - 저선량 s-IGDT 영상화를 위한 딥러닝 기반 재구성 기술 개발 및 평가: Fully-connected layer 및 domain transformation 기술을 이용한 방사선량 30% 이상 경감 가능한 재구성 기술 개발(달성도 : 100%) 3. 3차년도 - 딥러닝 기반 초고해상도 s-IGDT 영상화 기술 개발 및 평가: Auto-encoder 결합을 통해 PSNR 최대 30.3%, MTF 최대 33% 향상 시킬 수 있는 영상화 기술 개발(달성도 : 100%) - 개발한 기술을 동시 적용한 s-IGDT 영상획득, DVH 최적화를 위한 딥러닝 기반 segmentation 기술 적용: SSIM 31.42% 향상된 s-IGDT 영상 획득, ResNet 기반 segmentation 기술 적용하여 목적 물질의 위치정보 획득(달성도 : 100%) - 초고속, 저선량 및 고화질 s-IGDT 영상화 기술을 이용한 영상유도 방사선 치료 정확도 평가 및 검증: 모의 방사선 치료 시 정상조직의 흡수선량 39% 감소(달성도 : 100%) □ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성) - s-IGDT 시스템과 딥러닝 기반 영상화 기술 개발 및 융합을 통해 영상유도 방사선 치료의 정밀도를 향상시키고, 생물학적 부작용을 경감시킬 수 있는 방사선 치료 기술 개발이 가능함. - s-IGDT 시스템은 스캔 속도 및 재구성 시간을 극소화할 수 있기 때문에 폐, 심장과 같은 장기를 대상으로 실시간 4차원 영상유도를 위한 기술로 활용 가능함. - Intra-oral 촬영, 방사선 민감도가 높은 영·유아 촬영과 같이 작은 filed-of-view(FOV)를 필요로 하는 촬영 등에 활용하여 진단의 정확도를 향상시킬 수 있음. (출처 : 연구결과 요약문 2p)

• 연구책임자 : 이승완
• 주관연구기관 : 건양대학교
• 발행년도 : 20220300
• Keyword : 1. 고정형 반전구조 디지털 토모신세시스;딥러닝;영상유도 방사선치료;초고속 영상화;저선량 영상화; 2. s-IGDT;Deep learning;IGRT;Ultra-fast imaging;Low-dose imaging;

연구개발 목표 및 내용 최종 목표 ❍ 인공지능 기술과 위치 센서가 부착된 가이드 기구를 이용하여 최소 침습 골절정복 수술에 사용되는 잠금나사 삽입유도시스템을 개발 ❍ 인공지능 기반의 잠금나사 삽입유도 시스템은 (1) 수술계획장치, (2) 삽입유도장치로 구성 ❍ 수술계획장치(SW) · C-arm 촬영 영상으로부터 잠금나사가 삽입될 목표 위치와 방향 검출 · 삽입유도장치의 위치 정보 획득 · 삽입유도장치 위치 정보를 잠금나사 삽입 목표값과 같이 표시 ❍ 삽입유도장치(HW) · 위치 센서를 이용하여 현재 위치 정보를 수술계획장치에 전달 · 목표 위치와 방향에 도달할 경우 삽입유도를 위한 고정기능 ❍ 의료기기 품목허가 및 GMP(의료기기 제조 및 품질관리기준) 인증 획득 · 잠금나사 삽입유도시스템 품목허가 획득 · 잠금나사 삽입유도시스템 제조를 위한 GMP 인증 획득 전체 내용 ❍ 수술계획장치(SW) 개발 · 잠금나사 삽입유도용 가이드 데이터베이스 구축 · 딥 러닝 알고리즘 기반 잠금나사 삽입유도용 가이드 모델 개발 · 잠금나사 삽입유도용 가이드 솔루션 개발 ❍ 삽입유도장치(HW) 개발 · 의료용 위치추적 센서 개발 · 가이드 기구 개발 ❍ 의료기기 인허가 및 사업화 · 기술문서 심사 · 해당 품목군에 대한 GMP 심사 및 인증 획득 · 2등급 의료기기 품목허가 획득 · 전국적 판매망 구축 및 제품 판매 1년차 (2단계) 목표 ❍ 딥러닝 기술이 적용된 잠금나사 위치와 방향 검출 SW 시제품 개발 ❍ 의료용 위치탐색 센서 시스템이 적용된 삽입유도장장치 시작품 개발 ❍ 잠금나사 삽입유도 시스템 시작품 개발 ❍ 모형뼈를 이용한 임상평가 내용 ❍ 잠금나사 삽입유도용 AI 학습 데이터베이스 구축 (학습데이터 1,000건 이상 확보) ❍ 딥 러닝 알고리즘 기반 잠금나사 삽입유도용 AI 모델 개발 ❍ 잠금나사 삽입유도용 AI 모델 검증 ❍ 삽입유도장치 기구 개발 ❍ 의료용 위치탐색 센서 개발 ❍ 삽입유도장치 기구에 대한 성능평가 환경 구축 및 평가 ❍ 잠금나사 삽입유도 시스템 시작품 UI/UX 개발 ❍ 수술참관, 임상 환경 제공, 의료진 품평회 ❍ 모형뼈를 이용한 모의실험 환경 구축 ❍ 모형뼈 실험 2년차 (2단계) 목표 ❍ 딥러닝 기술이 적용된 잠금나사 위치와 방향 검출 SW 고도화 및 양산전 시제품 개발 ❍ 의료용 위치추적 센서 시스템 고도화 및 삽입유도장치 시제품 개발 ❍ 잠금나사 삽입유도 시스템 시작품 개발 ❍ 동물사체를 이용한 전임상시험 ❍ 의료기기 2등급 품목허가 및 GMP 인증 획득 내용 ❍ 딥러닝 알고리즘 최적화를 통한 잠금나사 삽입 위치 및 방향 오차 개선 ❍ 임상 요구사항을 고려한 삽입유도장치 기구 개선품 제작 ❍ 사용성 편의성 등을 고려한 시제품 개발 ❍ 2등급 의료기기 인허가를 위한 신뢰성 확보 ❍ 수술참관, 임상 환경 제공, 의료진 품평회 ❍ 의료기기 인허가 준비 ❍ 전임상시험 절차 준비 ❍ 전임상시험 실시 ❍ 의료기기 품목허가 컨설팅실시, 품목허가 심사 신청 및 2등급 품목허가 인증 ❍ GMP 인증을 위한 공간 마련 및 인증 획득 연구개발성과 ❍ 최종결과물 : 인공지능 기반의 잠금나사 삽입유도 시스템 ❍ 구성 : (1) 수술계획장치(SW), (2) 삽입유도장치(HW) ❍ 개발성과 : 인공지능 기술 및 알고리즘과 위치 센서가 부착된 가이드 기구를 이용하여 최소침습 골절정복 수술에 사용되는 잠금나사 삽입을 유도시스템 개발 ❍ GMP 인증 및 의료기기 2등급 품목허가 획득 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 □ 활용계획 ❍ 근골격계 인공지능-로봇 분야의 패러다임 전환 · 기존 컴퓨터 기술을 이용한 기술에서 인공지능을 이용한 기술로 패러다임 변환 · 의료 빅데이터와 환자 고유 데이터 등을 이용한 정확한 진단, 수술 계획, 수술 지원, 예후 예측 등이 가능 · 의료진의 경험과 인공지능의 융합으로 환자의 안전성 및 치료 정확성 향상 ❍ 근골격계 인공지능-로봇 분야의 원천기술 확보 · 진단, 치료 계획, 치료 후 예측, 치료 지원 등과 같은 근골격계 인공지능-로봇 분야의 원천기술 확보 ○ 4차산업혁명 핵심 기술개발에 따른 고용 창출 · 근골격계 인공지능-로봇 분야는 생산/제조/판매의 일회성 이윤 창출이 아닌, 의료데이터 관리, 알고리즘 개선, 로봇 시스템 유지/보수, 소모품 생산, 판매 등 지속적인 서비스 모델 생성이 가능 □ 기대 효과 ○ 골절 수술 환자는 방사선 피폭 문제를 최소화할 수 있고 의료진의 임상경험과 무관하게 우수한 의료 서비스를 받을 수 있음 ○ 정형외과 의료진은 저비용이고 사용 절차가 간편한 수술항법시스템으로 정형외과 의료진의 방사선 피폭 문제를 최소화할 수 있음 ○ 본 사업을 통해서 외상고정장치 시장의 새로운 시장을 창출하고 선점하는 한편, 관련 분야 무역 불균형을 개선하고, 무역수지 적자를 개선할 수 있음 (출처 : 요약문 4p)

• 연구책임자 : 조효준
• 주관연구기관 : 엔가든
• 발행년도 : 20220200
• Keyword : 1. 잠금나사;인공지능 의료기기;최소침습 골절수술;삽입유도;방사선피폭; 2. Locking screw;AI medical device;Minimal invasive fracture surgery;Insertion guide;Radiation exposure;

Ⅳ. 연구개발결과 ○ 고에너지 X-선 실시간 회절시험(CMWP법, 3D-XRD법)을 위한 합금별 미세조직 조절 (A1, Z1, X02, W05, ZA11, ZW10, ZX10, SEN 합금) - 실시간 회절시험법에 적합한 평균 결정립도 조절: CMWP ∼15㎛, 3D-XRD 60㎛ 이상 ○ 합금 조성별 집합조직 발달 및 전위구동 경향 - Al함유 합금: pyramidal< c+a >전위의 높은 구동, 기저면이 주변형축으로 기울어진 형태의 집합조직 - RE(또는 Ca)함유 합금: Al함유 합금과 비교해 상대적으로 높은 non-basal< a > 전위의 구동, 주변형축에 수직된 방향으로 기저면이 기울어지는 집합조직 - Zn-RE(또는 Zn-Ca)함유 합금: non-basal< a > 전위의 높은 구동, 주변형축에 수직된 방향으로 기저면이 기울어진 집합조직 ○ 전자현미경 및 전산모사를 이용한 변형기구 해석 - EBSD IGMA 분석: A1 합금은 높은 < c+a > 전위밀도를 보이며, ZW10 합금은 높은 prismatic< a > 전위밀도를 보임. - VPSC 전산모사 결과 ZW10 합금은 prismatic< a >에 대한 낮은 CRSS 값을 나타냄. (출처 : 요약문 4p)

• 연구책임자 : 김영민
• 주관연구기관 : 한국재료연구원
• 발행년도 : 20221100
• Keyword : 1. 고성능 마그네슘 합금;실시간 회절시험;싱크로트론 방사광;전위;집합조직; 2. High performance magnesium alloys;In-situ diffraction;Synchrotron radiation;Dislocation;Texture;

□ 연구개발 목표 및 내용 ○ 최종 목표 ● 딥러닝 기술을 이용해 짧은 시간 동안 획득한 신호대잡음비가 낮은 핵의학 영상으로부터 신호대잡음비가 우수한 긴 시간 영상을 생성하고, 제한된 각도 샘플 데이터로부터 전체 각도 샘플 데이터를 생성하며, CT 영상 없이 핵의학 영상만을 이용해 감쇠보정맵을 생성할 수 있는 기술 개발 ○ 전체 내용 ● 짧게 촬영한 핵의학 영상으로부터 일반 영상을 생성할 수 있는 딥러닝 구조 개발 ● 제한된 각도 샘플 데이터로부터 전체 각도 샘플 데이터를 생성할 수 있는 딥러닝 구조 개발 ● 핵의학 영상으로부터 감쇠보정맵을 생성할 수 있는 딥러닝 구조 개발 ● 딥러닝으로 생성한 감쇠보정맵 활용 방법 구축 ○ 1단계 ◎ 목표 ● 딥러닝 기술을 이용해 짧은 시간 동안 획득한 신호대잡음비가 낮은 핵의학 영상으로부터 신호대잡음비가 우수한 긴 시간 영상을 생성하고, 제한된 각도 샘플 데이터로부터 전체 각도 샘플 데이터를 생성하며, CT 영상 없이 핵의학 영상만을 이용해 감쇠보정맵을 생성할 수 있는 기술 개발 ◎ 내용 ● 짧게 촬영한 핵의학 영상으로부터 일반 영상을 생성할 수 있는 딥러닝 구조 개발 - 짧게 촬영한 뇌 PET 영상으로부터 일반 영상을 생성할 수 있는 U-net 기반의 CNN 구조 개발 - 영상 필터를 이용해 짧게 촬영한 PET 영상의 신호대잡음비 향상 방법 구현 - 딥러닝 결과 영상에 대한 정량적 성능 평가 방법 구축 - 개발한 딥러닝 구조의 성능평가 및 영상 필터로 처리한 영상과 비교평가 ● 제한된 각도 샘플 데이터로부터 전체 각도 샘플 데이터를 생성할 수 있는 딥러닝 구조 개발 - 제한된 각도 샘플 SPECT 데이터로부터 전체 각도 샘플 데이터를 생성할 수 있는 CNN 구조 개발 - 전체 각도 샘플 데이터를 복원하기 위한 영상처리방법 구현 - 딥러닝 기술과 영상처리방법으로 복원한 각도 샘플 데이터 비교평가 ● 핵의학 영상으로부터 감쇠보정맵을 생성할 수 있는 딥러닝 구조 개발 - 뇌 PET 영상을 이용해 감쇠보정맵을 생성할 수 있는 CNN 구조 설계 - CT 영상을 이용해 감쇠보정맵을 생성하는 방법 구축 - 딥러닝 결과 영상에 대한 정량적 성능 평가 방법 구축 - 딥러닝과 CT로 생성한 감쇠보정맵 비교 평가 ● 딥러닝으로 생성한 감쇠보정맵 활용 방법 구축 - 딥러닝 기술로 생성한 감쇠보정맵을 이용하여 감쇠보정된 영상을 생성하는 방법 구축 □ 연구개발성과 ● 짧게 촬영한 핵의학 영상으로부터 일반 영상을 생성할 수 있는 딥러닝 네트워크, 제한된 각도 샘플 데이터로부터 전체 각도 샘플 데이터를 생성할 수 있는 딥러닝 네트워크 및 핵의학 영상으로부터 감쇠보정맵을 생성할 수 있는 딥러닝 네트워크를 성공적으로 개발하였음 ● SCIE 논문게재 3편, 국제 학술대회 발표 6건, 국내 특허출원 2건, PCT 특허출원 1건 등의 성과를 달성하였음 □ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과 ● 짧게 촬영한 핵의학 영상으로부터 일반 영상을 생성하거나 제한된 각도 샘플 데이터로부터 전체 각도 샘플 데이터를 생성할 수 있는 딥러닝 네트워크를 개발함으로써 촬영시간을 크게 단축시켜 검사비용을 대폭 줄일 수 있을 뿐만 아니라 환자 움직임에 의한 영상품질 저하 요인을 원천적으로 감소시킬 수 있음 ● CT 영상 없이 뇌 PET 영상만으로 감쇠보정맵을 생성함으로서 CT 촬영으로 인한 추가 방사선 피폭을 방지할 수 있음 ● 딥러닝을 이용한 피폭 저감 및 검사시간 단축 기술은 질병진단과 치료효과 모니터링 과정에서 발생하는 반복검사로 인한 환자의 경제적 부담을 완화시키고 고령 환자부터 방사선 피폭에 민감한 소아환자 및 폐소공포증 환자까지 환자영역을 확대함으로써 새로운 시장 발굴과 의료영상 분야의 경쟁력향상에 이바지하여 의료기관 및 의료기기 기업의 고부가가치 창출에 기여할 수 있음 ● 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능 기술을 연구개발하고 연구 성과를 수준 높은 국제학술지에 개재하여 관련 분야 학문 발전에 기여하였을 뿐만 아니라, 관련 분야 우수 인력을 양성하였음 ● 개발한 딥러닝 기술은 핵의학 영상기기의 촬영시간 단축 뿐 아니라, MRI 등 타 영상기기의 촬영시간을 단축하는 데에도 활용할 수 있음 (출처 : 요약문 2p)

• 연구책임자 : 정진호
• 주관연구기관 : 서강대학교
• 발행년도 : 20220600
• Keyword : 1. 딥러닝;짧게 촬영한 영상;감쇠보정;제한된 각도 단층영상;컨볼루션 뇌 신경망; 2. Deep learning;Short scan image;Attenuation correction;Limited angle tomography;Convolutional neural network;