이번 연구는 성인형 미만성 교종에서 자기공명영상와 판독문을 동시에 활용하는 vision-language model (VLM)을 개발하여, 분자 상태 (IDH mutation) 예측과 영상 판독문 자동 생성을 동시에 수행하고자 한 연구입니다. 인공지능 분야에서는 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 VLM로의 확장이 이루어지고 있으나, 뇌교종과 같이 복잡한 3D 자기공명영상 영역에서는 아직 VLM의 충분히 연구되지 않은 상태였습니다.

npj Digit. Med.2026-04-07

뇌교종(glioma)은 성인의 원발성 뇌종양 중 가장 흔한 유형이며, 치료 전략과 환자의 예후를 결정하기 위해 종양의 분자학적 아형(molecular subtype) 및 등급(grade) 예측이 필수적입니다. 최근에는 단순한 영상 분석을 넘어, 임상 정보 등의 다중모달(multimodal) 데이터를 통합하는 인공지능(AI) 모델이 활발히 연구되고 있습니다.

npj Digit. Med.2025-03-18

현대의학의 발전에도 불구하고 IDH-wildtype 교모세포종 환자의 중앙 생존 기간은 2년 미만으로 좋지 않은 예후를 보이며, 현재까지 생존을 정확하게 예측하는 모델은 개발되지 않았습니다. 2023년에 RANO resect 그룹에서 조영증강되는 종양의 경계를 넘어서 FLAIR 시퀀스에서 보이는 비조영증강 종양까지 절제하는 “supramaximal” 절제가 IDH-wildtype 교모세포종 환자의 예후에 중요한 영향을 미친다는 다기관 연구 결과를 보고하였습니다.

Clin. Cancer Res.2024-06-05

IDH-wildtype 교모세포종 환자에서 뇌연수막 전이는 뇌연수막으로 종양 세포가 침윤되는 것을 의미하며, 질병의 드문 합병증으로 좋지 않은 예후를 지닌 것으로 알려져 있습니다. 기존 연구들에서 뇌연수막전이는 전체 환자에서 3.8-6.9%의 빈도로 보고되어 있으나, 본원에서는 뇌연수막 관련 질환을 진단하기 좋은 조영증강 FLAIR 시퀀스를 뇌교종 환자의 MRI protocol에 포함하여 일상적으로 촬영하면서 기존에 보고...

Neuro-Oncology2024-06-04