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NTIS 바로가기주관연구기관 | 아주대학교 Ajou University |
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연구책임자 | 이수진 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300008892 |
과제고유번호 | 1711161063 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-09-27 |
키워드 | 핵의학.뼈스캔.인공지능.딥러닝.화질.Nuclear medicine.bone scan.artificial intelligence.deep learning.image resolution. |
□ 연구개요
뼈스캔은 임상에서 자주 시행하는 영상으로, 뼈전이가 의심되는 암 환자, 골종양 환자, 외상 병력이 있는 환자 등의 평가에 매우 유용한 검사이나, 뼈스캔 촬영을 위해서는 방사성의약품 주사 후 약 4 시간의 대기시간이 소요되어 환자가 겪는 불편함이 큼.
이 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 뼈스캔에 활용하여 저화질의 초기영상을 고화질로 개선시키는 기술을 개발함. 따라서 영상의 질을 유지하면서 뼈스캔 소요시간을 단축시켜 뼈스캔 워크플로우를 개선함.
□ 연구 목표대비 연구결과
1) 뼈스캔 리지스트리 구축
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