연구목표 |
목표: 환자 맞춤형 대장 내시경 3차원 이미지 맵 생성 알고리즘 개발 및 임상적 유용성 평가기술적으로는 Visual SLAM 기술과 딥러닝 기술인 Anomaly Detection 알고리즘을 융합하는 새로운 3차원 영상 생성 방법을 제시함으로, 다양한 내시경 잡음 영상을 제거하여 안정적이고 강건한 3차원 내시경 영상을 생성하고자 함.임상적으로는 추적 검사 시... |
연구내용 |
◉ 본 연구는 3단계로 구성되며, 1단계에서 3차원 대장 이미지 맵 생성 알고리즘을 개발하고 이를 대장 모형에 적용하여 성능을 평가함. 2단계에서는 개별 알고리즘들을 고도화 및 통합하고 후향적으로 대장 내시경 영상에 적용하여 성능을 평가함. 3단계에서는 전향적 대장 내시경 영상에 적용하여 임상적 유용성을 평가함.◉ 1단계 (1-2차년도): 대장 모형에서 다... |
기대효과 |
◉ 연구개발성과의 활용방안: 최근 의료는 환자의 특성에 맞추어 진단 및 치료를 하는 '맞춤의료'의 시대이며, 본 연구는 개개인의 대장 구조의 차이를 반영하여 병변을 기술할 수 있으므로 임상적으로 새로운 패러다임을 제시할 수 있을 것임. 제안하는 연구는 추적 검사 시 병변의 호전과 악화를 객관적으로 비교할 수 있는 근거가 될 것이며, 내시경의 대장 내 상대적... |
키워드 |
대장내시경,3차원 맵 생성,잡음 영상 제거,이상 탐지,동시적 위치추정 및 지도작성,딥러닝 |