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NTIS 바로가기주관연구기관 | 엠티이지 |
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연구책임자 | 김덕석 |
참여연구자 | 김광기 , 한동진 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-02 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 정보통신기획평가원 Institute of Information&Communications Technology Planning&Evaluation |
등록번호 | TRKO202200004893 |
DB 구축일자 | 2022-07-09 |
키워드 | 인공지능.라벨링.수술동영상.오픈셋.능동학습.AI.Labeling.Surgical Video.Open Set.Active Learning. |
연구개발 목표 및 내용
최종 목표
- 수술동영상 저장이 일상화되고 동영상에서 데이터를 취득하여 인공지능 제품 및 서비스를 개발하는 연구가 국내외로 확산되고 있으나, 의사가 직접 라벨링을 하는 것은 어렵고 또한 타인이 라벨링을 하더라도 이를 의사가 검증하는 절차가 번거러워 이를 해결하기 위하여 의사의 관여도를 최소화하고 고품질의 라벨링(도구/병변/행위추론) 데이터를 취득하는 기술에 대한 수요가 증가하고 있음.
- 이에 능동기계학습을 통한 라벨링 기술과 이를 기반으로 “수술 데이터 피드백 시스템 및 서비스”를 구현하여
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