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[국가R&D연구보고서] 통합 CNN-GNN 기반 망막의 안저영상-형광조영영상 내 동정맥의지능적인 영역화 기술 개발
Intelligent Artery-Vein Extraction from Fundus Images and Fluorescein Angiography Using Combined CNN-GNN 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 국민대학교
KookMin University
연구책임자 이수찬
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2021-06
과제시작연도 2020
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
과제관리전문기관 한국연구재단
National Research Foundation of Korea
등록번호 TRKO202100018927
과제고유번호 1711117831
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2022-03-05
키워드 동맥/정맥 판별.안저영상.형광조영영상.합성곱신경망.그래프신경망.artery/vein classification.fundus images.fluorescein angiography.convolutional neural network.graph neural network.

초록

□ 연구개요
연구의 최종목표
▸망막의 안저영상-형광조영영상의 통합 CNN-GNN 기반 인공지능적 분석을 통해 동맥 및 정맥 혈관의 세부 정보를 추출하는 기법의 개발.

연구의 기대효과
▸본 연구는 망막 및 전신 혈관질환을 조기진단하고 예측하는 임상기술에 필수적인 연구이며, 개발 결과는 의료 기술 개발에 큰 역할을 할 것으로 기대됨.

□ 연구 목표대비 연구결과
-본 연구의 계획상의 목표는 아래와 같이 모두 달성되었음:
추진목표 - 안저영상–FA의 통합 특징 분석 CNN 구조 개발

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 1.1. 연구의 내용 및 범위 ... 4
  • 1.2. 연구의 평가 방법 ... 5
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
  • 2.1. 동정맥 세부 분류를 위한 안저영상-FA 통합 특징 분석 CNN 구조 개발 ... 5
  • 2.2. 동정맥 세부 분류의 정확도 향상을 위한 통합 CNN-GNN 구조 개발 ... 6
  • 2.3. 픽셀별 동정맥 여부 및 동정맥 구조 통합 추정 다중 입력 CNN 구조 개발 ... 6
  • 2.4. 체계적인 안저영상 정합 플랫폼 기반 광각 안저영상 포토몽타주 기법 ... 7
  • 2.5. 동정맥 영역의 GT를 포함한 DB 구축 ... 9
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 9
  • 3.1. 연구개발결과 ... 9
  • 3.2. 세부 정량적 연구개발성과 ... 12
  • 3.3. 목표 달성 수준: 연구 계획 상의 목표를 모두 달성함 ... 12
  • 4. 연구개발결과의 중요성 ... 13
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 13
  • 6. 참고문헌 ... 14
  • 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 16
  • 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 17
  • 끝페이지 ... 27

표/그림 (15)

참고문헌 (25)

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