Deep Learning Image Analysis for Ultrasound-Based Liver Disease Diagnosis
연구 내용
초음파 영상의 잡음과 흐림을 고려하여 분할·등급화·병변탐지를 딥러닝으로 자동화하는 연구
초음파 영상은 스펙클과 블러 등 영상 품질 변동으로 인해 간 질환 진단의 자동화가 어렵습니다. 연구실은 전이학습 기반 분할과 관심영역 크롭을 결합해 간 지방증을 자동으로 추정하고, 병변 주위 특징에 맞춘 다단계 네트워크로 등급화 성능을 높이는 접근을 사용합니다. 또한 이산 웨이블릿 변환을 포함한 딥러닝으로 간세포암 영상분류를 수행하고, 마이크로패치 집합 기반 모델로 경화증 영상분할의 과적합 문제를 완화합니다. 더 나아가 다중 예측을 소프트맥스 가중 박스 퍼전으로 결합해 병변 탐지의 견고성을 확보하는 데 차별성이 있습니다.
관련 연구 성과
관련 논문
4편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
3건
연구 흐름
초기에는 초음파 기반 원격진단을 목표로 인공지능 가상 의사 플랫폼 과제를 통해 전반적인 의료영상 분석 파이프라인을 정립했습니다. 이후 분할 모델로 간·신장 경계를 추정하고 관심영역을 추출한 뒤, 지방증 등급을 예측하는 다단계 심층신경망 구조로 확장했습니다. 2023년에는 경화증 진단을 위해 마이크로패치 기반 딥러닝을 적용해 영상 변동에 대응하는 방향으로 연구를 심화했습니다. 2025년에는 다중모델 융합과 웨이블릿 기반 표현학습을 통해 병변 탐지와 간세포암 진단으로 범위를 넓히는 흐름을 확인할 수 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Cascaded Deep Learning Neural Network for Automated Liver Steatosis Diagnosis Using Ultrasound Images
Automated ultrasonography of hepatocellular carcinoma using discrete wavelet transform based deep-learning neural network
Aggregated micropatch-based deep learning neural network for ultrasonic diagnosis of cirrhosis
Mixture of Expert-Based SoftMax-Weighted Box Fusion for Robust Lesion Detection in Ultrasound Imaging
관련 프로젝트
구분
제목
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