오픈세미나
Vision & Learning 연구실 (지도교수, 손창환)에서는 최근 "인공지능 기반의 뼈 나이 진단 기술"을 개발했습니다.
의료영상처리 분야의 연구활성화를 도모하고자 학술대회 발표자료를 공유하고자 합니다.
자세한 내용은 한국정보기술학회논문지에 게재된 "뼈 나이 진단을 위한 대비 강화 및 슈퍼픽셀 기반 심층 특징 퓨전" 논문을 참고하시기 바랍니다.
연구실 세미나 참석 또는 관련 프로젝트를 수행하기를 원하다면 학과 조교 선생님께 연락주시기 바랍니다.
[연구요약물]
뼈 나이 진단은 일반적으로 영상의학과 전문의가 진단 대상자의 양손 또는 좌측 손의 손가락과 손목이 나오도록 X선 영상을 촬영해서 추정한다. 대표적인 진단 기법으로는 Greulich-Pyle(GP) 기법이 있다. GP 기법은 뼈 나이의 기준이 되는 도감(Atlas)과 진단 대상자의 X선 영상을 대조하여 가장 근접한 도감의 뼈 나이를 대상자의 뼈 나이로 진단하는 기법을 말한다.
하지만 GP 기법은 영상의학과 전문의가 진단 대상자의 X선 영상을 도감에 일일이 비교해야 하는 번거로움이 따르며 무엇보다 뼈 나이를 추정하는 데 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 또한, 동일한 X선 영상에 대해 영상의학과 전문의마다 서로 다른 진단을 내릴 수 있다.
따라서 본 연구에서는 기존의 GP 기법과 같이 영상의학과 전문의의 도움 없이 X선 영상으로부터 컴퓨터 비전 기술을 사용해서 뼈 나이를 자동으로 추정할 수 있는 뼈 나이 추정 기법을 제안하고자 한다.
특히 대비 강화 및 슈퍼픽셀 기반 심층 특징 퓨전 기법을 이용한 뼈 나이 진단 기법을 제안하고자 한다. 이를 통해 기존의 수작업 기반의 뼈 나이 진단 기법을 보완함으로써 더욱 신속하고 정교한 의료 진단 서비스를 제공하고자 한다.
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뼈나이진단기술_군산대_손창환.p...
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