M3DT
3과제: 심혈관 의료기기
개인 맞춤형 의료진단기술 기반의 심뇌혈관 데이터베이스 구축
3세부 심뇌혈관 연구 개요
뇌혈관 압력 및 혈류 분석을 통한 심뇌혈관 M3DT 개발
KAIST 연구 내용
혈관-조직-의료기기 결합된 심뇌혈관 M3DT 개발
- • 혈관-조직-의료기기 상관관계를 이용한 상업적인 심뇌혈관
- • 상업적인 해석모델 개발 및 검증
- • 의료 영상데이터 처리 및 혈관모델의 통신기 예측
- • 해석 모델 마련 및 다양한 만성도 연구
의료기기 통성과 및 피드백 예측 모델 개발
- • 기계학습 기반의료기기 통성과 및 피드백 예측 모델 개발
- • 의료기기 통성과 및 피드백 예측 모델 피드백 다양한 만성도 연구
연차별 마일스톤
1차년도 (2023)
혈관 스텐트 소성 변형 해석 모델
2차년도 (2024)
혈관 스텐트 물성과 및 피드백 예측 모델, 혈관-조직 상호작용 모사 M3DT
3차년도 (2025)
혈류우회장치 물성과 및 피드백 예측 모델, 혈관-조직-의료기기 상호작용 모사 M3DT
4차년도 (2026)
혈관 스텐트 반응을 방향 피셔 저항력 및 피드백 내구성 시험 SoP 및 보고서 작성, 혈관 스텐트 개발 및 평가용 심뇌혈관 M3DT
5차년도 (2027)
혈류우회장치 반응을 방향 피셔 저항력 및 피드백 내구성 시험 SoP 및 보고서 작성, 혈류우회장치 개발 및 평가용 심뇌혈관 M3DT
연구 방법론
뇌혈관 압력 분석
전산유체역학(CFD)을 활용한 뇌혈관 내 압력 분포 분석 및 혈역학적 특성 연구
혈류 역학 연구
뇌혈관 내 혈류 속도 및 패턴 분석을 통한 혈관 질환 진단 및 치료 기술 개발
3D 혈관 모델링
환자별 뇌혈관 구조를 반영한 개인 맞춤형 3D 모델 구축 및 시뮬레이션
기계학습 기반 예측
AI와 기계학습을 활용한 혈관 질환 예측 및 치료 효과 분석 모델 개발
기대 효과
개인 맞춤형 치료
환자별 뇌혈관 특성을 반영한 개인 맞춤형 의료기기 설계 및 치료 계획 수립
의료기기 개발 효율성
가상 시뮬레이션을 통한 뇌혈관 의료기기 개발 비용 절감 및 개발 기간 단축
임상 의사결정 지원
혈역학 데이터 기반의 객관적인 뇌혈관 질환 진단 및 치료 지원
연구 혁신
전산유체역학과 기계학습을 결합한 차세대 뇌혈관 연구 방법론 확립
참여기관
서울대학교병원 (SNUH)
심뇌혈관 데이터베이스 구축
• 관상동맥질환 환자 데이터베이스
• 뇌혈관질환 환자 데이터베이스
• 임상 데이터 수집 및 분석
KAIST
심뇌혈관 M3DT 기술개발 및 검증
• 혈관-조직-의료기기 결합 모델
• 기계학습 기반 예측 모델
• 의료기기 성능 평가 시스템
심혈관 의료기기 M3DT 개발
뇌혈관 압력 및 혈류 분석을 기반으로 한 전산유체역학 시뮬레이션을 통해 차세대 심뇌혈관 의료기기 개발을 지원합니다.