우리 연구실의 이시열 학생이 IEEE International Ultrasonics Symposium, IEEE IUS 2024 컨퍼런스 논문 게재가 승인되었습니다.

• https://ieee-uffc.org/event/symposium/2024-ultrasonics-ferroelectrics-and-frequency-control-joint-symposium
  
  

“MSL-Net: Enhancing Free-hand 3D Ultrasound Reconstruction Using Deep Learning for Advanced Clinical Visualization”

일반적인 2D 초음파(US; Ultrasound) 이미지 기법은 제한된 시야(FoV;Field of View)를 가지며 복잡한 3차원적인 구조를 시각화하기에 어려움이 있다. 3D 초음파 볼륨을 습득하기 위하여 2D 배열의 초음파를 이용할 수 있지만, FoV의 제한이 해소되지 않으며 비교적 큰 비용 상승을 불러온다. 대안으로 위치 센서를 이용하여 초음파 프로브의 스캔 모션을 추적하여 이용하는 방법이 있지만, 센서는 병원 내 다른 장비들과의 광학적/전자기적 간섭에 영향을 받아 안정적인 결과를 얻기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 초음파 이미지만을 입력으로 받아 스캔 모션을 예측하는 딥러닝 기법을 제안하여 IEEE IUS에 게재될 예정이다. 해당 모델을 통해 임의의 초음파 스캔 모션을 예측하여 3D 초음파 볼륨을 복원할 수 있다.