본 연구는 의료영상 기반 라디오믹스(Radiomics)와 머신러닝·딥러닝 기법을 융합하여 질병의 진단 정확도 및 예후 예측 성능을 고도화하는 것을 목표로 합니다. PET/CT, CT, MRI 등 핵의학 및 영상의학 데이터를 활용하여 영상 내 정량적 특징을 체계적으로 추출하고, 이를 기반으로 질병의 악성도, 치료 반응, 예후를 예측하는 모델을 개발하고자 합니다. 특히 딥러닝 기반 세그멘테이션 기술을 적용한 PET 영상 분석을 통해 기존 영상 판독의 한계를 보완하고, 임상 적용 가능성이 높은 예측 모델을 단계적으로 구축하는 것을 지향합니다.