AI를 이용해 초음파 국소 현미경 (ULM)의 해상도 높인다

기술적 특이점에 대해 의논하고 그와 관련된 과학 기술 정보와 소식을 공유하는 갤러리입니다. *갤러리 이름은 동명의 레이 커즈와일의 저서 <특이점이 온다 (The singularity is near)>를 의미합니다.

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2019-08-01

[정보/뉴스] AI를 이용해 초음파 국소 현미경 (ULM)의 해상도 높인다

ㅇㅇ(182.230) 2024.05.02 09:26:01

Advancing high-resolution ultrasound imaging with deep learning

Researchers at the Beckman Institute for Advanced Science and Technology have developed a new technique to make ultrasound localization microscopy, an emerging diagnostic tool used for high-resolution microvascular imaging, more practical for clinical settings. Their method uses deep learning to advance in the post-processing pipeline of ULM.

medicalxpress.com

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CT나 MRI 기술과 마찬가지로 초음파를 이용한 진단 기술도 나날이 발전하고 있습니다. 최근에 크게 발전한 초음파 진단 기술 중 하나는 초음파 국소 현미경 (ULM, ultrasound localization microscopy)입니다. 이 기술은 미세한 공기 방울을 이용해 여기에 반사된 초음파 데이터를 수집해 현미경처럼 자세히 혈관을 들여다보는 방법입니다.

베크만 고등 과학기술 연구소 (Beckman Institute for Advanced Science and Technology)의 과학자들은 AI를 이용해 더 고해상도의 ULM 이미지를 얻는 기술을 개발했습니다.

더 고해상도의 ULM 이미지를 얻기 위해서는 수 마이크로미터에 불과한 공기 방울을 더 많이 주입해야 하는데, 이 데이터를 처리하는데 상당한 시간과 비용이 들어갑니다.

연구팀은 GAN (generative adversarial network)을 이용해 현실적인 미세 거품 모델을 만들고 DECODE (deep context-aware neural network) 알고리즘을 통해 학습했습니다. 그 결과 ULM 이미지의 품질을 높이고 처리 속도도 크게 높일 수 있었습니다.

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advancing-high-resolut-1.jpg

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