본 과제는 DICOM 의료 영상을 바탕으로 비정상조직(용종)을 자동으로 찾고 길이를 추정하는 내시경 보조 S/W를 개발하는 연구임.
연구목표는 비정상조직 ROI가 포함된 10,000개 DICOM 데이터를 이용해 빅데이터 DB를 구축하고, 이를 활용해 CNN(SSD, DSSD)을 포함한 딥러닝 커널을 생성한 뒤, 내시경 비디오에서 ROI를 인식하고 Barrel Distortion 제거 후 길이를 추정평가하는 임상용 시스템을 구현하는 데 있음. 기대효과는 비정상조직 인지·크기 측정의 기술 혁신 및 경험 부족 의사의 누락 감소로 재 검사 비율 저감 및 의료 스트레스 경감에 기여함.
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