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인공지능 기반 고정밀 망막 산소포화도 측정 기술 연구

AI based high precision retinal oximetry

보고서 정보
주관연구기관 한국전기연구원
Korea Electrotechnology Research Institute
연구책임자 김선권
참여연구자 김기현 , 김준완
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2020-03
과제시작연도 2019
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202000008142
과제고유번호 1711101369
사업명 한국전기연구원연구운영비지원(R&D)(주요사업비)
DB 구축일자 2020-07-29
키워드 망막 산소포화도 측정술.안저 카메라.인공지능.딥 러닝.다파장 이미징.Retinal Oximetry.fundus camera.Artificial intelligence.Deep learning.Multispectral imaging.
DOI https://doi.org/10.23000/TRKO202000008142

초록

○ 망막 산소포화도 측정을 위한 스마트 광학 필터 제작
○ 기존 안저 카메라에 망막 산소포화도 측정 기능을 추가할 수 있도록, Add-on 타입으로 연구
○ 협대혁 광학 필터 조각을 회전시키는 방식으로 고속 망막 산소포화도 측정 기능을 구현
(망막 산소포화도 촬영 시간: 3초 이하)
○ 망막 산소포화도를 계산하기 위하여 딥 러닝 네트워크 기반의 혈관 추출 알고리즘을 구현
(혈관 추출 정확도 97.8%)
○ 전임상시험을 통하여 제안 방식의 망막 산소포화도 측정 기술을 검증
(서울대병원 안과 및 의

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 제 출 문 ... 2
  • 보고서 초록 ... 3
  • 요 약 문 ... 4
  • 목차 ... 5
  • 제 1 장 연구개발 과제의 개요 ... 6
  • 1. 연구개발의 목표 ... 6
  • 2. 연구개발의 필요성 ... 6
  • 3. 연구개발의 범위 ... 8
  • 제 2 장 연구개발수행 내용 및 연구 결과 ... 12
  • 1. 연구개발 방법 ... 12
  • 2. 연구 내용 및 결과 ... 13
  • 3. 성과 목표 요약 및 결론 ... 17
  • 제 3 장 참고문헌 ... 18
  • 끝페이지 ... 19

표/그림 (16)

참고문헌 (25)

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