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Division of ICT Convergence Engineering, Electronic Engineering
김지훈 교수
Ultrasound Localization Microscopy
Scanning Acoustic Microscopy
Multispectral Imaging
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IBME

Division of ICT Convergence Engineering, Electronic Engineering 김지훈 교수

강남대학교 전자반도체 공학부의 IBME 연구실 입니다. 본 연구실은 AI 및 초음파 이미징 시스템 연구를 핵심 목표로 합니다.

Ultrasound Localization MicroscopyScanning Acoustic MicroscopyMultispectral ImagingMultimodal ImagingMultimodla Endoscopic Imaging System
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초음파 응용 의공학 및 비파괴 검사 융합기술 thumbnail
초음파 응용 의공학 및 비파괴 검사 융합기술
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표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

18총합

5개년 연도별 피인용 수

140총합
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2026
Enhancing Trajectory Estimation with Convolutional IMU Transformer
Sunghyun Kim, Sooyoung Noh, Seungik Jeong, Changhyun Kim, Haeyun Lee, Jihun Kim
IEEE Sensors Journal
Accurate trajectory estimation using low-cost inertial measurement unit (IMU) data remains a challenging task due to sensor noise, bias, and drift. In this paper, we propose the Convolutional IMU Transformer (CoIT), a deep neural network that combines Convolutional Token Embedding with a hierarchical Transformer architecture to effectively capture both local motion features and global temporal dependencies from raw IMU measurements. The proposed network is designed to overcome the limitations of traditional dead reckoning methods and prior learning-based approaches that rely heavily on inaccurate orientation estimates. CoIT further incorporates a multi-stage Convolutional Projection and downsampling strategy to improve computational efficiency while preserving representational capacity. We evaluate CoIT on three large-scale public datasets (RIDI, RoNIN, and NeurIT) and demonstrate consistent performance gains over existing state-of-the-art models. On the RoNIN dataset, CoIT achieves an absolute trajectory error (ATE) of 3.39 ± 0.59 m, a time-normalized relative trajectory error (T-RTE) of 2.63 ± 0.57 m, and a distance-normalized relative trajectory error (D-RTE) of 0.17 ± 0.02 m, while also demonstrating robust performance on unseen subjects and competitive cross-domain transfer from pedestrian motion (RoNIN) to indoor robot motion (NeurIT) without fine-tuning. Furthermore, an ablation study on model complexity reveals a clear trade-off between accuracy and latency, demonstrating the architecture’s scalability for practical deployment. These results highlight the robustness and statistical reliability of the proposed model within the evaluated public benchmarks in GPS-denied settings.
https://doi.org/10.1109/jsen.2026.3673719
Convolutional neural network
Robustness (evolution)
Inertial measurement unit
Scalability
Trajectory
Upsampling
Deep learning
Motion estimation
2
preprint
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green
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2023
Deep Learning-based Synthetic High-Resolution In-Depth Imaging Using an Attachable Dual-element Endoscopic Ultrasound Probe
Hah Min Lew, Jae Seong Kim, Moon Hwan Lee, Jaegeun Park, Sangyeon Youn, Hee Man Kim, Jihun Kim, Jae Youn Hwang
arXiv (Cornell University)
Endoscopic ultrasound (EUS) imaging has a trade-off between resolution and penetration depth. By considering the in-vivo characteristics of human organs, it is necessary to provide clinicians with appropriate hardware specifications for precise diagnosis. Recently, super-resolution (SR) ultrasound imaging studies, including the SR task in deep learning fields, have been reported for enhancing ultrasound images. However, most of those studies did not consider ultrasound imaging natures, but rather they were conventional SR techniques based on downsampling of ultrasound images. In this study, we propose a novel deep learning-based high-resolution in-depth imaging probe capable of offering low- and high-frequency ultrasound image pairs. We developed an attachable dual-element EUS probe with customized low- and high-frequency ultrasound transducers under small hardware constraints. We also designed a special geared structure to enable the same image plane. The proposed system was evaluated with a wire phantom and a tissue-mimicking phantom. After the evaluation, 442 ultrasound image pairs from the tissue-mimicking phantom were acquired. We then applied several deep learning models to obtain synthetic high-resolution in-depth images, thus demonstrating the feasibility of our approach for clinical unmet needs. Furthermore, we quantitatively and qualitatively analyzed the results to find a suitable deep-learning model for our task. The obtained results demonstrate that our proposed dual-element EUS probe with an image-to-image translation network has the potential to provide synthetic high-frequency ultrasound images deep inside tissues.
http://arxiv.org/abs/2309.06770
Imaging phantom
Deep learning
Ultrasound
Artificial intelligence
Computer science
Computer vision
Biomedical engineering
Materials science
Radiology
Medicine
3
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hybrid
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2023
High-Level Synthesis Design of Scalable Ultrafast Ultrasound Beamformer With Single FPGA
Zhengchang Kou, Qi You, Jihun Kim, Zhijie Dong, Matthew R. Lowerison, Nathiya Vaithiyalingam Chandra Sekaran, Daniel A. Llano, Pengfei Song, Michael L. Oelze
IF 3.8 (2023)
IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems
Ultrafast ultrasound imaging is essential for advanced ultrasound imaging techniques such as ultrasound localization microscopy (ULM) and functional ultrasound (fUS). Current ultrafast ultrasound imaging is challenged by the ultrahigh data bandwidth associated with the radio frequency (RF) signal, and by the latency of the computationally expensive beamforming process. As such, continuous ultrafast data acquisition and beamforming remain elusive with existing software beamformers based on CPUs or GPUs. To address these challenges, the proposed work introduces a novel method of implementing an ultrafast ultrasound beamformer specifically for ultrafast plane wave imaging (PWI) on a field programmable gate array (FPGA) by using high-level synthesis. A parallelized implementation of the beamformer on a single FPGA was proposed by 1) utilizing a delay compression technique to reduce the delay profile size, which enables both run-time pre-calculated delay profile loading from external memory and delay reuse, 2) vectorizing channel data fetching which is enabled by delay reuse, and 3) using fixed summing networks to reduce consumption of logic resources. Our proposed method presents two unique advantages over current FPGA beamformers: 1) high scalability that allows fast adaptation to different FPGA resources and beamforming speed demands by using Xilinx High-Level Synthesis as the development tool, and 2) allow a compact form factor design by using a single FPGA to complete the beamforming instead of multiple FPGAs. Current Xilinx FPGAs provide the capabilities of connecting up to 1024 ultrasound channels with a single FPGA and the newest JESD204B interface analog front end (AFE). This channel count is much more than the channel count needed by current linear arrays, which normally have 128 or 256 channels. With the proposed method, a sustainable average beamforming rate of 4.83 G samples/second in terms of input raw RF sample was achieved. The resulting image quality of the proposed beamformer was compared with the software beamformer on the Verasonics Vantage system for both phantom imaging and in vivo imaging of a mouse brain. Multiple imaging schemes including B-mode, power Doppler and ULM were assessed to verify that the image quality was not compromised for speed.
https://doi.org/10.1109/tbcas.2023.3267614
Field-programmable gate array
Scalability
Ultrashort pulse
Computer science
Electronic engineering
Materials science
Embedded system
Engineering
Physics
Optics
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1
2025년 2월-2028년 2월
|110,446,000
단일 소자 트랜스듀서 기반 Single-Shot 3D 초음파 이미징 시스템 개발
본 연구의 최종 목표는 단일 소자 초음파 트랜스듀서를 기반으로 한 Single-Shot 3D 초음파 이미징 시스템을 개발하는 것입니다. 기존의 복잡한 어레이 기반 초음파 이미징 시스템을 대체하여, 비용 효율적이고 간단한 구조를 제공하며, 의료, 비파괴 검사(NDT), 산업용 검사 등 다양한 분야에서 활용 가능한 기술을 제안하였습니다. 이를 위해, 본 연구는...
싱글 샷 3차원 초음파 이미징
단일 변환자
압축센싱
디퓨전모델
코딩 마스크
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2024년 6월-2026년 12월
|737,314,000
3D IC (TSV Cu fill/ HBM 고단 적층/ 웨이퍼 본딩) 공정 웨이퍼 5㎛ 이하 결함 검사 초-고대역 C-SAM (SAT) 원천 요소 기술 개발
[최종목표]ㅇ 3D IC (TSV Cu fill/ HBM 고단 적층/ 웨이퍼 본딩) 공정 웨이퍼 5㎛ 이하 결함 검사 초-고대역 C-SAM (SAT) 원천 요소 기술 개발[1차년도 목표]ㅇ 3D IC 제조 공정 웨이퍼 50㎛ 이하 결함 검사 고대역 C-SAM 원천 요소 기술 개발[2차년도 목표]ㅇ 3D IC 제조 공정 웨이퍼 10㎛ 이하 결함 검사 고대역 ...
3D IC 결함 비파괴 검출
마이크로 결함
수중초음파 탐상기
초고주파 트랜스듀서
ADC 제어기
3
2024년 6월-2026년 12월
|1,394,138,000
3D IC (TSV Cu fill/ HBM 고단 적층/ 웨이퍼 본딩) 공정 웨이퍼 5㎛ 이하 결함 검사 초-고대역 C-SAM (SAT) 원천 요소 기술 개발
[최종목표]ㅇ 3D IC (TSV Cu fill/ HBM 고단 적층/ 웨이퍼 본딩) 공정 웨이퍼 5㎛ 이하 결함 검사 초-고대역 C-SAM (SAT) 원천 요소 기술 개발[1차년도 목표]ㅇ 3D IC 제조 공정 웨이퍼 50㎛ 이하 결함 검사 고대역 C-SAM 원천 요소 기술 개발[2차년도 목표]ㅇ 3D IC 제조 공정 웨이퍼 10㎛ 이하 결함 검사 고대역 ...
3D IC 결함 비파괴 검출
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수중초음파 탐상기
초고주파 트랜스듀서
ADC 제어기
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상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2018방광 내 잔뇨량 모니터링을 위한 웨어러블 초음파 측정장치 및 측정방법1020180045598
등록2016위치 표시 장치 및 이를 포함하는 골 고정 장치1020160071281
등록2016골 고정 장치 및 이를 포함하는 시스템1020160071297
전체 특허

방광 내 잔뇨량 모니터링을 위한 웨어러블 초음파 측정장치 및 측정방법

상태
등록
출원연도
2018
출원번호
1020180045598

위치 표시 장치 및 이를 포함하는 골 고정 장치

상태
등록
출원연도
2016
출원번호
1020160071281

골 고정 장치 및 이를 포함하는 시스템

상태
등록
출원연도
2016
출원번호
1020160071297
연구실 하이라이트
연구실의 정보를 AI가 요약해서 키워드 중심으로 정리해두었어요
초고해상도
초음파 해상도의 한계를 넘다, 초고해상도 ULM 기술
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반도체검사
차세대 반도체 패키징을 위한 초음파 비파괴 검사 기술
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AI의료진단
AI 딥러닝 기반 정밀 의료 영상 진단 솔루션
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융합이미징
초음파와 광학을 결합한 차세대 융합 내시경 시스템
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시스템개발
FPGA 기반 고성능 초음파 시스템 하드웨어 직접 개발
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글로벌성과
세계적 수준의 연구 성과와 글로벌 특허 경쟁력
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