Lightweight Deep Learning for Point-of-Care Ultrasound Quantification of Bladder/Fetal Biometrics and Calculus Detection
연구 내용
초음파 영상에서 블래더 볼륨과 태아 생체지표를 POC 환경에서 정량화하기 위해 경량 CNN 분할 모델과 3D 재구성 절차를 개발하고, 주파수 선택 기반 결석 신호 검출 장치를 구현하는 연구
초음파 영상 기반 방광·태아 정량 측정을 목표로 저자원 시스템온칩에서 동작 가능한 경량 딥러닝 분할 모델을 구성하여 실시간 처리 파이프라인을 확보합니다. 또한 T-shaped cross-array 프로브와 자유손 모션 정보를 결합해 다중 시상 영상을 3D 볼륨으로 재구성함으로써 자세 의존성과 형상 계수 보정 요구를 낮추는 방향으로 접근합니다. 더불어 주파수 대역 기반 신호 처리로 결석에 대응하는 반사 성분을 추출하는 초음파 결석 검출 장치의 설계 근거를 보유합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
3편
관련 특허
1건
관련 프로젝트
1건
연구 흐름
초기에는 방광 볼륨 추정에서 영상 획득-분할-부피 계산을 POC 제약 조건에 맞추어 구성하고, 경량 CNN을 SoC에 최적화해 실시간 성능을 확인하는 연구를 수행했습니다. 이후 태아 생체지표 자동 측정을 위한 시스템온칩 기반 딥러닝 적용으로 의료영상 자동화 범위를 확장했습니다. 2024년에는 결석 검출을 위한 주파수 결정·대역 신호 처리 구조를 특허로 구현하며 임상 적용 요소를 보강했습니다. 2025년에는 T-shaped 프로브와 자유손 모션 기반 3D 재구성으로 자동화 수준을 높여 방광 전체 형상 재현과 오차 저감을 검증했습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
A Lightweight Deep Learning Network on a System-on-Chip for Wearable Ultrasound Bladder Volume Measurement Systems: Preliminary Study
A system-on-chip solution for deep learning-based automatic fetal biometric measurement
Fully Automated Bladder Volume Measurement System Using a T-Shaped Ultrasound Probe and Free-Hand Motion-Based 3D Reconstruction
관련 특허
구분
제목
결석물질 검출장치
관련 프로젝트
구분
제목
기능 융합형 초음파 영상기기