뉴로핏, SNMMI 2025 참가 및 뇌 질환 조기 진단 AI 솔루션 소개
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뇌 질환 진단 및 치료 분야에서 AI 기술을 활용하는 의료 AI 개발자, 연구원 및 관련 분야의 IT 전문가에게 유용합니다. 특히 영상 분석 및 진단 보조 AI 솔루션 개발에 관심 있는 분들에게 인사이트를 제공할 수 있습니다.
🔖 주요 키워드
핵심 기술
뉴로핏은 미국 핵의학분자영상학회(SNMMI 2025)에 참가하여 뇌 질환의 조기 진단을 돕는 AI 기반 영상 분석 솔루션을 소개했습니다.
기술적 세부사항
- 주요 전시 솔루션: 뇌 영상 분석 AI 솔루션
- '뉴로핏 스케일 펫(Neurophet SCALE PET)':
- PET (양전자 방출 단층 촬영) 영상을 정량적으로 분석하는 소프트웨어.
- PET 영상과 MRI (자기공명영상) 데이터를 활용하여 방사성 추적자(PET tracer)로 표식된 바이오마커를 정량 분석.
- '뉴로핏 아쿠아 AD(Neurophet AQUA AD)':
- 치매 치료제의 처방 및 치료 효과 및 부작용 모니터링을 위한 소프트웨어.
- 전시 형태: 단독 부스 운영 및 글로벌 기업들과의 비즈니스 미팅 진행.
개발 임팩트
- 뇌 질환의 조기 진단 정확도 향상 및 치료 효과 예측 개선에 기여할 수 있는 AI 솔루션 제시.
- 글로벌 의료기기 기업들과의 사업 개발 협력을 통해 AI 기반 의료 기술의 해외 시장 진출 및 파트너십 강화.
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본 뉴스는 뉴로핏의 기술력과 학회 참가를 통해 AI 기반 의료 영상 분석 솔루션의 발전 가능성을 전문적으로 전달하고 있습니다.
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MONAI
Medical Open Network for Artificial Intelligence (MONAI)는 딥러닝을 활용한 의료 영상 분석을 위한 PyTorch 기반 프레임워크입니다. 뉴로핏의 솔루션 역시 딥러닝 기반 영상 분석 기술을 활용할 것으로 예상되므로 MONAI는 관련 연구 및 개발에 유용한 라이브러리입니다.
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nibabel
nibabel은 신경 영상 데이터(예: NIfTI, Analyze, DICOM 등)를 읽고 쓰는 Python 라이브러리입니다. 의료 영상 데이터 처리 및 분석에 필수적인 라이브러리로, 뉴로핏이 PET 및 MRI 데이터를 다루는 데 사용될 가능성이 높습니다.
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DeepReg
DeepReg는 의료 영상 등록(registration)을 위한 딥러닝 프레임워크입니다. 뇌 질환 진단 및 치료에서 서로 다른 영상(PET, MRI) 간의 정렬 및 분석은 중요하므로, 이러한 기술 개발에 관련될 수 있습니다.
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