당뇨병성 족부 궤양 이미지 전사를 위한 대규모 언어 및 비전 모델 활용 다중 모달 접근법
대규모 언어 및 비전 모델을 활용하여 당뇨병성 족부 궤양 이미지의 탐지, 분류 및 위치 파악을 통한 전사를 수행하는 새로운 다중 모달 접근법을 제안한다.
의료 영상 분할을 위한 하이브리드 합성곱 기술 기반 Vision MAMBA
의료 영상의 복잡한 질감과 구조로 인해 기존 모델들이 해상도 저하와 정보 손실 문제를 겪는 것을 해결하기 위해, 확장된 수용 영역을 가진 확장 합성곱과 매개변수가 적은 깊이 분리 합성곱을 결합한 HC-Mamba 모델을 제안한다.
고속 동적 심장 MRI를 위한 효율적인 분리형 시공간 학습 기법
제안된 분리형 시공간 학습 기법은 제한된 학습 데이터에서도 우수한 성능을 보이며, 시간 저차원성과 공간 희소성을 효과적으로 활용하여 고품질의 동적 심장 MRI 영상을 재구성할 수 있다.
희소 뷰 CBCT 재구성을 위한 기하학 인식 감쇠 학습
본 연구는 다중 뷰 X선 투영을 활용하여 효율적이고 정확한 CBCT 이미지를 재구성하는 새로운 기하학 인식 인코더-디코더 프레임워크를 제안한다.
CCTA와 혈관내 영상의 가상 카테터 경로 최적화를 통한 비강체 등록
관상동맥 CCTA와 혈관내 영상을 비강체 등록하여 두 영상 간 공간적 정합을 달성하는 방법을 제안한다.
3DSAM-adapter: 2D에서 3D로의 SAM 전체 적응을 통한 종양 분할 가능 모델
2D 자연 영상에서 사전 학습된 SAM 모델을 3D 의료 영상 분할에 효율적으로 적용하기 위한 전체적인 적응 방법을 제안한다.
복잡수 연동 연합 학습에서의 차등 프라이버시와 MRI 응용
복잡수 연동 연합 학습에 차등 프라이버시 기법을 적용하여 우수한 정확도와 프라이버시 보장을 달성할 수 있다.
다발성 경화증 병변의 해부학적 제약을 고려한 이질적 데이터의 분할
SegHeD는 이질적인 데이터 형식과 주석 스타일을 처리할 수 있는 다중 작업 분할 모델로, 모든 병변, 새로운 병변 및 소실되는 병변을 동시에 분할할 수 있습니다. 또한 시간적 일관성, 공간적 제약 및 체적 제약과 같은 해부학적 제약을 모델에 통합하여 성능을 향상시킵니다.
비이상적 측정 CT 영상의 보편적 향상을 위한 이미징 기반 모델
본 연구는 비이상적 측정 CT (NICT) 영상의 보편적 향상을 위한 이미징 기반 모델 TAMP를 제안한다. TAMP는 대규모 시뮬레이션 데이터셋 기반 사전 학습을 통해 다양한 NICT 설정과 신체 부위에 걸쳐 우수한 일반화 성능을 달성하며, 적은 데이터로 효율적인 전이 학습을 수행할 수 있다.
척추 수술을 위한 RGB-D 데이터를 활용한 척추 모양 완성 기술 SurgPointTransformer
본 연구는 RGB-D 데이터를 활용하여 방사선 노출 없이 척추 해부학의 완전한 3D 재구성을 가능하게 하는 SurgPointTransformer 기술을 제안한다.
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