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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국과학기술원 Korea Advanced Institute of Science and Technology |
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연구책임자 | 예종철 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-02 |
과제시작연도 | 2018 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO201900016544 |
과제고유번호 | 1711078284 |
사업명 | 한국과학기술원연구운영비지원(주요사업비) |
DB 구축일자 | 2019-11-09 |
키워드 | 저 선량 엑스선 단층 촬영.딥러닝.화질 개선.학습 데이터.성능 검증.low-dose X-ray CT.deep learning.image restoration.training data.evaluation. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201900016544 |
1) 당초계획
저 선량 전산화 단층촬영(CT)은 방사선에 의한 환자의 위험성을 감소시키기 위해 널리 연구되는 분야이며, 이를 위한 영상 재구성 방법이 모든 CT 시스템 제조사에서 개발되고 있음. 기존의 영상 재구성 방법은 계산양이 많아 복원시간이 오래 걸린다는 단점이 있음. 딥러닝 기반의 저 선량 CT 영상 화질개선 알고리즘을 개발하여 기존의 반복적 복원 기법을 대체하고자 함. 특히,의료영상의 경우 임상적 평가가 동시에 진행되어야 함. 본 연구에서는 KAIST와 분당 서울대 병원이 공동으로 연구를 진행하여 개발하는 알고리즘에
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