프로젝트 소개
본 과제는 stationary-inverse geometry digital tomosynthesis(s-IGDT) 기반으로 초고속·고정밀 영상을 얻어 방사선 치료를 더 정확히 유도하려는 연구임.
연구 목표는 s-IGDT 시스템 모델 개발과 딥러닝 기반 s-IGDT 영상화 기술을 통해 저선량 및 고화질 영상획득을 구현해 초고속·고정밀 영상유도 방사선 치료 기술의 활용 가능성을 검증하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 s-IGDT 시스템 특성 분석 및 기하학적 모델 정립, 데이터 표본수 증가로 95% 이상 신뢰도 확보, 영상획득 속도 50% 이상 경감 목표를 포함함. 또한 truncation 복구로 artifact 제거율 90% 이상, GPU 가속으로 연산시간 30% 이상 경감, 저선량에서 방사선량 30% 이상 경감, 초고해상도 및 segmentation으로 PSNR/MTF/NNPS 30% 이상 및 영상유도 정확도(SSIM 등) 30% 이상 향상 구현을 수행함. 기대 효과는 영상획득 속도·화질·방사선량 균형 개선으로 정밀도 향상 및 생물학적 부작용 경감, 폐·심장 실시간 4차원 영상유도 활용, 작은 FOV 중심의 영상유도 및 진단 정확도 향상 가능성에 있음.