DGIST 학부생 연구팀, 최고 권위 국제 학회 'IEEE'에서 논문 발표

데일리연합(월간, 한국뉴스신문) 김재욱 기자 | DGIST 기초학부 3학년생(양혜민, 이경은)으로 구성된 연구팀(지도 : DGIST 로봇및기계전자공학과 유재석 교수, 정동규 박사과정생)이 전기전자공학 분야 세계 최대 학회인 'IEEE'의 국제 의료 초음파 분야 학술대회(IEEE International Ultrasonic Symposium)에서 발표를 진행했다고 11일 밝혔다. 연구팀은 광음향 현미경의 노이즈를 자기 지도 학습(Self-supervised learning)기반의 딥러닝 모델을 사용해 효율적으로 제거하는 기술을 개발했다. 광음향 현미경은 짧은 레이저를 조직에 조사하여 발생한 광음향 신호를 감지하여 조직의 광학적 특성을 높은 해상도로 깊은 깊이에서 볼 수 있는 기술이다. 그러나, 고속 스캐닝을 위해 사용하는 고속 레이저는 에너지가 낮아 광음향 신호가 작고, 전기적인 노이즈로 영상의 품질이 제한되는 한계점이 있었다. 딥러닝 모델은 복잡한 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 기술로써 높은 잠재성을 가지고 있다. 그러나 많은 의료 영상 시스템에서는 노이즈가 없는 레퍼런스 영상을 구하기가 어렵기 때문에 딥러닝 학습에 어려움이 있었다. 이에 DGIST 학부

• 김재욱 기자 기자
• 2023-10-11 11:02