| 연구목표 |
?전산화 단층 촬영(CT; computed tomography) 은 의료 방사선 피폭의 주요한 진단적 검사로 CT 저감화 (dose reduction) 에 대한 국민의 관심과 요구가 점 차 증가하고 있음 ?저선량 CT 영상 품질 개선에 인공지능 기술의 하나인 딥 러닝 기술이 적용된 연 구들이 최근 발표되어 의료 영상 인공지능 시장에 새로... |
| 연구내용 |
1. 데이터 준비 ?빈도수가 가장 높은 복부/골반 CT를 대상으로 하여 짝이 없는 데이터 준비 2. 적합한 딥 러닝 알고리즘의 개발 ?저선량 CT를 표준 선량 CT 로 변환 할 수 있는 딥러닝 알고리즘 개발 ?저선량 및 표준선량 CT 영상 (training set)으로 딥러닝 알고리즘을 학습 ?학습에 쓰이지 않은 저선량 CT (test set)를 이... |
| 기대효과 |
?최신의 저선량 고품질 CT 시스템을 사용하지 못하는 기존의 CT 장비에서도 저선 량 CT 의 영상 품질 저하를 극복 함으로써 기존 CT 장비의 활용도를 높임?의료 진단 보조 측면에 집중되어 있는 의료 영상 분야 인공지능 기술의 산업화 시 장의 패러다임 변화 유도?궁극적으로는 국민 의료 방사선 피폭 선량 저감화에 기여하고 방사선 안전 및 ... |
| 키워드 |
인공지능,딥 러닝,알고리즘,저선량,방사선량 저감화,소아,전산화 단층 촬영,영상 잡음 |