Centernet 기반 객체 탐지 모델을 이용하여 위장관 내시경 영상에서 병변 영역을 검출하고 질환 인식을 위한 시각 정보 처리 성능을 확보하는 연구

U-net 기반 다중 클래스 분할 모델로 위장관 내시경 영상의 병변 영역을 정밀하게 분할하여 구조적 특징 기반 분석을 수행하는 연구

불확실성 기반 커리큘럼 학습 전략을 적용하여 위암과 궤양을 더 안정적으로 분류하는 학습 방법을 개발하는 연구