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초고속 영상유도 방사선 치료를 위한 딥러닝 기반 저선량 s-IGDT 영상화 기술 개발
Development of low-dose stationary-inverse geometry digital tomosynthesis imaging technology based on deep learning for ultrafast image-guided radiation therapy 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 건양대학교
KonYang University
연구책임자 이승완
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2022-03
과제시작연도 2021
주관부처 과학기술정보통신부
Ministry of Science and ICT
등록번호 TRKO202200013759
과제고유번호 1711129563
사업명 개인기초연구(과기정통부)(R&D)
DB 구축일자 2022-10-19
키워드 고정형 반전구조 디지털 토모신세시스.딥러닝.영상유도 방사선치료.초고속 영상화.저선량 영상화.s-IGDT.Deep learning.IGRT.Ultra-fast imaging.Low-dose imaging.

초록

□ 연구개요
- 본 연구에서는 기존 digital tomosynthesis(DT) 기술의 단점을 극복할 수 있는 stationary-inverse geometry digital tomosynthesis(s-IGDT) 시스템 및 딥러닝 기반 저선량 영상화 기술 개발을 통해 초고속, 고정밀 영상유도 방사선 치료를 위한 기술을 제공할 수 있음.

□ 연구 목표대비 연구결과
1. 1차년도
- s-IGDT 시스템의 영상획득 속도, 영상화질 특성 분석 및 평가: 기존 DT 시스템 대비 영상획득 속도, 기하학적 구조에

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 연구결과 요약문 ... 2
  • 목차 ... 3
  • 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
  • 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
  • 가. 1차년도 ... 4
  • 나. 2차년도 ... 6
  • 다. 3차년도 ... 7
  • 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 9
  • 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 9
  • 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 14
  • 3) 목표 달성 수준 ... 14
  • 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 15
  • 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 15
  • 6. 참고문헌 ... 15
  • 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 17
  • 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 20
  • 끝페이지 ... 33

표/그림 (22)

참고문헌 (25)

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