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NTIS 바로가기주관연구기관 | 울산대학교 University of Ulsan |
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연구책임자 | 배현진 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-09 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202000002002 |
과제고유번호 | 1345292781 |
사업명 | 이공학학술연구기반구축(R&D) |
DB 구축일자 | 2020-07-29 |
키워드 | 의료영상.인공지능.딥러닝.데이터증대.펄린노이즈. |
□ 연구개요
의료영상 데이터를 딥러닝에 적용시키기 위해서는 대용량 고품질 의료영상이 필수이다. 하지만 의료데이터는 비정형 다차원 데이터이며, 이에 따른 다양한 변형이 존재한다. 또한 딥러닝 학습을 위해서는 정확히 구분된 데이터가 필요한데 반해, 의료데이터에서 이러한 데이터를 생성하는 데에는 큰 비용이 들고 불확실성이 존재한다.
본 연구에서는 딥러닝 학습에 필요한 의료영상(X-ray, CT 등) 데이터 정제, 표준화 및 증대 기술을 개발하고 이를 바탕으로 의료영상 내 다양한 질환에 대해 판독할 수 있는 인공지능 알고리즘을
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