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...

[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 ...

[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 ...

● 1년차 (6개월) - 초음파 시뮬레이터(Field Ⅱ)를 이용하여 구조 초음파 조사 이미징 기법 개발 연구 - 기존의 SIM 영상복원 알고리즘 기반의 구조 초음파 이미징 기법 및 영상복원 알고리즘 개발 연구 - 초음파 이미징 시뮬레이션 기반 와이어 팬텀 및 조직 팬텀을 이용한 분해능 평가 및 개선 - 본 연구를 위해 중심주파수 18MHz, 128 elements로 구성된 1D 선형변환자인 Verasonics사의 L22-14vX를 모델링 하여 시뮬레이터 구현 ● 2차년도 (12개월) - 실시간 초고해상도 초음파 영상복원을 위한 딥러닝 기반 구조 초음파 영상복원 알고리즘 개발 연구 - 기존의 SIM 알고리즘을 이용하여 초고해상도 초음파 영상을 복원할 때 최소 9 frame 이상의 저해상도 구조 초음파 영상을 필요로 할 것으로 예상 [레퍼런스] - 초고해상도 초음파 영상복원을 위해 필요한 저해상도 초음파 영상의 개수를 줄이고자 하여 딥러닝 기반의 초고해상도 초음파 영상복원 알고리즘 개발을 하고자 함 - 초음파 시뮬레이터를 기반으로 하여 딥러닝 트레이닝 및 테스트용 구조 초음파 이미징 데이터셋을 획득 ● 3차년도 (12개월) - 정상 쥐의 뇌 구조 및 혈관계 초음파 이미징을 통해 본 연구에서 제안된 구조 초음파 이미징 기법의 분해능 및 실시간 영상복원 유효성 검증 및 알고리즘 연구 - 미국의 UIUC(University of Illinois Urbana-Champaign)의 Prof. Pengfei Song 연구팀과의 협력을 통해 정상 쥐에 대한 구조 초음파 이미징 기반 데이터셋(약 100,000 frame/mouse) 획득 (n>10) - 추가적으로, 미세기포 정맥 주사를 통한 기존 ULM 영상복원을 위한 데이터 셋 획득 - 영상 획득을 위해 Verasonics사의 Vantage256 및 L22-14vX 이용 - 개발된 딥러닝 기반 실시간 초고해상도 초음파 영상복원 알고리즘을 이용한 정상 쥐 뇌의 연조직 및 혈관계 영상복원 - 기존의 ULM 기법으로 복원된 뇌 혈관계 영상과의 비교 검증 및 알고리즘 개선