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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한국외국어대학교 Hankuk University of Foreign Studies |
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연구책임자 | 윤일동 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-03 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202000004801 |
과제고유번호 | 1711092103 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2020-07-29 |
키워드 | 의료영상.딥 러닝.약지도 학습.준지도 학습.전이학습.유방 x- 선 영상.유방 초음파 영상.유방 MR 영상.갑상선 초음파 영상. |
□ 연구개요
본 연구는 의료영상 내의 병변을 자동으로 검출하고 그 특성을 판별하는 지능적인 의료영상 분석 시스템의 개발을 목표로 한다. 이를 위해 데이터의 양이 부족하거나 대략적인 참값 정보만 포함된 의료영상 데이터베이스로부터 효과적인 학습이 가능한 딥 러닝 기술을 개발하고자 한다. 본 연구를 통해 학습에 필요한 데이터를 확보하기 위한 시간과 노력이 절감되어 지능적인 의료영상 판독 기술이 더 다양한 질환의 진 단에 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
□ 연구 목표대비 연구결과
1. 유방 X-선 영상 내 병변의
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