Development of an implicit neural representation-based 3D image reconstruction method for low-dose cone-beam CT
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-세종과학펠로우십(국내트랙)
2026년
2710111448
과학기술정보통신부
한국연구재단
연세대학교
김병준
1명
2026.05.01 ~ 2027.04.30
2024.05.01 ~ 2029.04.30
1.2억원
1.2억원
기초연구
대학
서울특별시 서대문구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
제한된 메모리와 연산 시간이 주어지는 실제 임상 환경에서 활용될 수 있도록 암시적 신경망 표현의 인코딩과 디코딩 모델을 효율적으로 개선하고 이에 알맞은 사전학습과 전이 학습법을 개발하여, 환자의 정확한 진단과 방사선 피폭량 최소화에 도움이 되는 저선량 콘빔 CT 영상 재구성 방법을 개발하고자 한다.
콘빔 CT 시뮬레이터와 디지털 팬텀을 활용하여 노이즈 없이 깨끗한 촬영 데이터를 생성한다. 이후 노이즈 삽입과 희박 뷰 샘플링을 수행하여 저선량 콘빔 CT 데이터를 획득한다. 카메라 영상 분야에서 개발된 neural radiance field (NeRF)에 착안하여 기본적인 암시적 신경망 표현 기반 CT 영상 재구성 기술을 구현한다. 이때, 좌표기반 신경...
... 논문을 게재할 계획이다. 개발된 기술은 국내 CT 장비 제조사와의 협력을 통해 더욱 발전시켜 C-arm 콘빔 CT, 진단용 콘빔 CT, 치과용 콘빔 CT 등 다양한 콘빔 CT 장비의 소프트웨어로 탑재할 계획이다. 개발한 암시적 신경망 표현 기반 방법론은 다양한 의료영상 재구성 기술에 활용할 수 있어 CT, PET-CT 등의 분야에서 연구를 수행하고 있는 국내외 기관들과 공동연구로 ...