의료 영상 내러티브 생성을 위한 향상된 FODA-PG: 정상 및 비정상 속성의 적응적 구분
FODA-PG는 의료 영상 내러티브 생성을 위해 세부적인 장기-질병 그래프 구조를 활용하여 정상 및 비정상 소견을 효과적으로 구분하고 모델링한다.
자기공명영상을 이용한 전체 무릎 치환술 예측을 위한 비전 트랜스포머 MR-Transformer
MR-Transformer는 ImageNet 사전 학습과 3차원 공간 상관관계 포착을 통해 자기공명영상으로 전체 무릎 치환술을 예측하는 트랜스포머 기반 딥러닝 모델이다.
COVID-19 생존 예측을 위한 지역별 위험 정량화 및 해석 가능한 예후 분석
본 연구는 흉부 X선 영상을 활용하여 COVID-19 환자의 생존 예측 모델을 제안하며, 이를 통해 질병 위험 영역을 시각화하고 해석 가능한 예후 정보를 제공한다.
자기 지도 학습 기반 텍스트-비전 프레임워크를 통한 자동 뇌 이상 탐지
본 연구는 전문가 레이블링된 데이터셋 없이도 뇌 MRI 스캔에서 임상적으로 관련된 이상을 탐지할 수 있는 자기 지도 학습 기반 텍스트-비전 프레임워크를 제안한다.
머리 및 목 암 환자의 분할 없는 결과 예측: PET 영상의 다각도 최대 강도 투영(MA-MIPs)에서 딥러닝 기반 특징 추출
PET 영상의 다각도 최대 강도 투영(MA-MIPs)에서 딥러닝 기반 특징 추출을 통해 머리 및 목 암 환자의 재발 없는 생존을 효과적으로 예측할 수 있다.
실제 세계 의료 데이터셋 MMIST-ccRCC: 다중 모달 시스템 개발을 위한 자료
MMIST-ccRCC 데이터셋은 다양한 의료 데이터 모달리티를 통합하여 신장암 환자의 생존 예측 성능을 향상시킬 수 있다.
임상 영상에서 두경부 전암 병변 식별을 위한 주의 기반 파이프라인
임상 영상에서 전암 병변을 식별하고 분할하며 비이형성, 이형성 및 암성 병변으로 분류하는 주의 기반 파이프라인을 제안한다.
의료 영상에 대한 범용 세분화 모델: 텍스트 프롬프트를 활용한 의료 영상 세분화의 새로운 지평
의료 영상 세분화 작업을 위한 범용 모델을 제안하며, 텍스트 프롬프트를 활용하여 다양한 의료 영상 및 해부학적 영역에서 효과적인 세분화를 수행할 수 있음을 보여줌.
심초음파 탐촉자 자율 내비게이션을 위한 목표 조건부 강화 학습
본 연구는 목표 조건부 강화 학습을 활용하여 심초음파 탐촉자의 자율 내비게이션 기술을 제안한다. 이를 통해 표준 진단 뷰뿐만 아니라 중재 시술에 필요한 특정 구조물 뷰까지 단일 모델로 탐색할 수 있다.
정밀한 이미지-텍스트 정렬을 통한 방사선 보고서 생성 모델 FITA
방사선 보고서 생성을 위해 이미지와 텍스트 특징을 정밀하게 정렬하는 FITA 모델을 제안한다.
