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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한림대학교 HalLym University |
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연구책임자 | 배소현 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-07 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202200011607 |
과제고유번호 | 1711132056 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-09-29 |
키워드 | 빛간섭단층촬영 혈관조영 영상.딥러닝.인공지능.당뇨병.Optical coherence tomography angiography.Deep Learning.Artificial Intelligence.Diabetes.Motion Artifact. |
□ 연구개요
딥러닝의 시대가 도래함에 따라 X-ray, CT 등 다양한 메디컬 이미지에 딥러닝을 적용하는 것이 크게 유행함. 하지만 그 중에서도 OCTA 영상에 대한 딥러닝 활용은 아직 부족했었음. 본 연구진은 임상에서 획득한 빛간섭단층촬영혈관조영 영상에 대해 딥러닝 기술을 적용해봄으로써, 모든 이미지 기술에 적용 가능한 기존의 비젼 쪽 기술이 아닌 OCT-A(Optical coherence tomography angiography)에 최적화된 알고리즘에 대해 연구하였음.
□ 연구 목표대비 연구결과
본 연구
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