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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안하일 (가천대학교) 정윤현 (가천대학교)
저널정보
아태인문사회융합기술교류학회 아시아태평양융합연구교류논문지 Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange Vol.10 No.5
발행연도
2024.5
수록면
65 - 74 (10page)
DOI
http://dx.doi.org/10.47116/apjcri.2024.05.07

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현대 의료 분야에서의 수술은 높은 수준의 정밀성과 안전성을 요구하는 복잡한 과정으로 인정받고 있다. 그러나 이러한 수술 프로세스에서 발생할 수 있는 방사능 문제는 여전히 중요한 과제로 남아 있다. 환자와 의료진의 안전을 최우선으로 고려할 때, 노출되는 방사능의 양을 최소화하고자 하는 노력은 계속되고 있으나 부가적인 장비 착용 등 부수적 문제가 존재한다. 이를 해결하고자, 본 논문에서는 방사능 노출과 관련된 문제를 해결하기 위한 혁신적인 소프트웨어적 방법을 제안한다. NeRF(Neural Radiance Field)와 새로운 손실함수를 도입하여, 부분 다 시점 2D 디지털화재구성사진(DRR)을 3D CT로 재구성하는 효과적인 방법을 제시한다. 이 방법은 방사능 투과 수식을 모델내에 암시적 학습하는 새로운 접근 방식을 채택한다. 머리, 상복부, 발데이터를 통하여 해당 방법을 정량적, 정성적으로 평가하였다. 해당 논문을 통한 3D 재구성 방법이 의료 분야에서의 안전성과 효율성을 향상시키는 새로운 기술적 해결책으로 기여할 것으로 예상된다.
#NeRF #다층 퍼셉트론 #의료영상 #재구성 #Neural Radiance Fields (NeRF) #Multi Layer Perceptron (MLP) #Medical Image #Reconstruction

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