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- 박상현 교수팀은 의료영상에 특화된 도메인 적응 인공지능 모델 기술을 개발함.

- 새로운 양식의 의료 영상을 위한 딥러닝 모델 개발 비용 절감 및 시간 단축에 기여하며, 여러 의료현장에서 범용적으로 활용가능한 진단소프트웨어 개발에 크게 기여할 것으로 기대함.

- 제안한 기법은 이미지의 구조 정보와 새로운 도메인의 이미지에서 질감 정보를 추출하고, 판별자 오류함수를 활용하여 사실적인 이미지를 생성함. 그리고 질감 동시 발생 오류함수를 이용해 새로운 도메인의 질감 정보를 유지하며, 상호 정보 오류함수를 활용해 구조변형이 적은 이미지를 생성함. 그리고 이를 바탕으로 딥러닝 모델을 학습하여 도메인 적응을 수행함.

- 제안하는 기법을 활용해 여러 기관에서 수집한 안저 영상 및 MRI 데이터에 대한 영역화를 수행하고, CT와 MRI에 대한 심장 영역화를 위해 서로 다른 양식의 이미지를 각각 반대로 생성하게 하여 도메인 적응을 수행함. 이 연구는 인공지능 분야 최상위 국제학술저널인 Pattern Recognition (IF=8.0)에 게재됨.