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📚논문 보러가기 연구 배경 고혈압성 뇌출혈(HICH)은 골든타임이 중요한 위험한 질환이다. HICH의 치료 방법은 뇌천자 드릴과 튜브를 사용하여 두개골에 구멍을 내고 고인 피를 뽑아내는 것이다. 기존 수술의 경우 의사가 모니터 화면을 환자를 번갈아 보며 감으로 위치를 잡아야 해서 시간이 오래 걸리고 정확도가 떨어질 수 있다. 기존 연구들에서는 정형외과, 척추 수술, 암 병변 위치 파악 등 다양한 분야에서 이미
📚논문 보러가기 연구 배경 부비동 수술(Paranasal sinus surgery)은 좁고 복잡한 해부학적 구조에서 이루어
📚논문 보러가기 Introduction Volume visualization : 대화형 그래픽(interactive graph)과 이미징 기술을 이용해서 볼륨 데이터(volumetric data) 로부터 의미 있는 정보를 추출하는 방법이다. 이는 단순히 그리는 것 뿐만 아니라 데이터 표현, 모델링, 조작, 렌더링까지 모두 포괄한다. 볼륨 데이터는 주로 샘플링, 시뮬레이션, 모델
📚논문 보러가기 Introduction 부비동(Paranasal Sinus)은 코 주변의 복잡한 뼈 구조로 이루어져 있으며, 뇌 및 안구와 매우 인접해 있다. 따라서 부비동 수실 시 아주 작은 실수로도 심각한 합병증이 발생할 수 있기 때문에, 최소 침습 수술과 높은 안정성이 필수적이다. 이를 돕기 위해 기존에는 컴퓨터 보조 수술 네비게이션(CSN)이 널리 사용되어 왔다. 하지만 기존 기술
📚논문 보러가기 Abstract U-Net은 적은 양의 학습 데이터로도 높은 정밀도의 세분화를 수행할 수 있는 CNN 구조이다. U-Net의 목표는 Classfication이 아니라 Segmentation이다. 즉, 각 픽셀이 어떤 의미(클래스)에 속하는가를 학습하여 Mask 이미지를 결과물로 반환한다. (Ex, 세포 세분화, 뇌 MRI 영역 구분, 도로 차선 탐지 etc..) 기존의 딥러닝 모델은 수천~수만 장