과제 상세정보
목록심층신경망의 기하학적 구조 이해를 통한 혁신적인 바이오의료영상 재구성 기법 개발
작성자
관리자
조회수
33
등록일
2024-05-22
사업 정보
| 내역사업 | 중견후속연구(연평균연구비 2억원~4억원 이내) |
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과제 기본정보
| 과제명 | 심층신경망의 기하학적 구조 이해를 통한 혁신적인 바이오의료영상 재구성 기법 개발 | ||||
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| 과제고유번호 | 1711143614 | ||||
| 부처명 | 과학기술정보통신부 | ||||
| 시행계획 내 사업명 | |||||
| 시행계획 내 사업유형 | 예산출처지역 | 대전광역시 | 사업수행지역 | 대전광역시 | |
| 계속/신규 과제구분 | 신규과제 | ||||
| 과제수행연도 | 2021 | 총연구기간 | 2020-03-01 ~ 2024-02-29 | 당해연도 연구기간 | 2021-03-01 ~ 2022-02-28 |
요약 정보
| 연구목표 | [바이오의료영상 재구성 인공지능 이론 분야 연구목표]① 인공신경망의 수학적인 구조에 대한 이해를 통한 최적화된 바이오의료영상 재구성 신경망 구성② 바이오의료 영상 획득의 물리 원리를 정확히 이용한 체계화된 비지도학습 기법의 개발 [바이오의료영상 응용 분야 연구목표]① CT/MRI 영상 재구성 인공지능 고도화② 초음파 영상 재구성 인공지능 고도화③ 광학/전... | ||
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| 연구내용 | 인공지능이 바이오의료영상 재구성 분야에 현실적으로 사용되기 위해서는, 아직도 해결되어야 하는 몇가지 난제들이 있다. 첫째, 인공지능의 근간을 이루고 있는 심층신경망 (deep neural network)이 이해하기 어려운 블랙박스라는 한계를 극복해야 한다. 특히, 영상의 심미성이 판단의 척도가 되는 Computer Vision 분야와는 달리, 바이오 의료... | ||
| 기대효과 | 인공지능기반 바이오의료영상 재구성기법은 많은 혁신성을 가지며 시장의 수요을 반영하고 있다. MRI의 경우 기존의 압축센싱기법은, 전통적인 Fourier 기반 알고리듬에 비해 영상 획득시간을 획기적으로 줄였지만, 계산량이 늘어나는 한계를 가지고 있었는데, 인공지능 기반 영상 재구성 기법은 영상 획득시간뿐 아니라 재구성 시간도 혁신적으로 줄어드는 장점을 가지고... | ||
| 키워드 | 영상재구성,인공신경망,비지도학습,인공신경망의 기하학적 구조,바이오의료영상,심층신경망,신호처리 | ||
위탁/공동여부 정보
| 단독연구 | 기업 | 대학 | 국공립(연)/출연(연) | 외국연구기관 | 기타 |
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기술 정보
| 연구개발단계 | 기초연구 | 산업기술분류 | |
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| 미래유망신기술(6T) | IT(정보기술) | 기술수명주기 | |
| 연구수행주체 | 학 | 과학기술표준분류 | 인공물 > 전기/전자 > 무기센서 및 제어 > 신호처리 |
| 주력산업분류 | 적용분야 | 건강 | |
| 중점과학기술분류 | 과제유형 |
과제수행기관(업) 정보
| 과제수행기관(업) 정보 | 과제수행기관(업)명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
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| 연구책임자 | 소속기관명 | 한국과학기술원 | 사업자등록번호 | |
| 최종학위 | 박사 | 최종학력전공 | 공학 |
사업비
| 국비 | 300,000,000 | 지방비(현금+현물) | 0 |
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| 비고 | |||