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초음파 영상의 깊이 집속 문제를 해결하는 혁신적 장치
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기존 합성구경 방식 초음파 장치는 깊이 집속 부분에서 영상 왜곡을 일으켜 초기 분석과 진단의 정확도를 저하시킵니다. 이를 해결하기 위해, 새로운 초음파 영상 장치는 쌍곡선 형태의 송신 빔 마스크를 통해 서브 데이터 세트를 보정하여 왜곡 없는 정확한 영상을 제공합니다. 이 기술은 특히 의료 분야에서 진단 정확성을 높이고, 영상의 신뢰성을 강화하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 영상 왜곡 문제를 해결하면서 고해상도 이미지를 제공함으로써 의료진의 진단 능력과 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 장점이 있습니다.합성구경 방식초음파 영상진단 기술의료 기술비침습적 방법
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초음파 영상에서 미세 석회를 쉽게 판단하는 새로운 방법
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최근 연구들은 기존 초음파 영상 기법만으로는 미세 석회를 정확히 식별하는 데 한계가 있어, 진단 오류나 오진으로 이어질 수 있음을 지적합니다. 이를 해결하기 위해 수신 초음파 신호를 기반으로 한 새로운 기술이 개발되었습니다. 이 기술은 IQ 데이터와 상관성 결과값을 이용해 초음파 영상에 포함된 관심 영역의 미세 석회 여부를 판단합니다. 이로 인해 진단 오류를 줄이고, 환자의 치료 계획을 더욱 정확히 수립할 수 있습니다.초음파 영상환자 치료 계획IQ 데이터인페이즈 데이터초음파 진단
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초음파 영상의 화질을 어떻게 개선할 수 있을까요?
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초음파 영상의 화질을 저하시키는 주요 원인 중 하나는 스페클(Speckle)입니다. 이를 해결하기 위해 최근 컴퓨터 단층 촬영(CT) 영상을 활용한 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 기반의 학습 방법이 주목받고 있습니다. 이 기술은 CT 영상에 스페클을 추가하여 가상의 초음파 영상을 생성하고, 이를 CNN으로 학습시켜 입력 초음파 영상의 화질을 향상시킵니다. 이러한 기술은 진단의 정확성을 높이고, 의료 영상의 품질을 극대화하는 데 기여할 수 있습니다.CT 영상영상 처리CNN초음파 영상화질 개선
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2D 샘플 볼륨 이용한 정밀 혈류 추적 기술
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혈류 스캔의 정확도를 크게 향상시킬 수 있는 혁신적인 기술이 개발되었습니다. 기존 1차원 샘플 볼륨 방식의 한계를 극복하고, 2차원 샘플 볼륨을 이용해 더 넓은 영역에서 정확한 혈류 데이터를 수집할 수 있습니다. 특히 Neural Network를 활용해 불규칙한 움직임을 정밀하게 추적할 수 있어서, 의료 영상의 품질과 신뢰성을 높이는 데 기여합니다. 이 기술은 심장학 및 혈관학 분야에서 큰 장점을 가지며, 저가 장비에서도 고성능의 움직임 추적을 구현할 수 있어서 중소형 병원에서도 널리 활용될 수 있습니다. 이를 통해 의료진의 진단과 치료 정확도를 높이고, 오진율을 낮추며, 의료기관의 비용 절감에도 기여합니다.데이터 획득부초음파 영상의료 진단움직임 추적의료 기술
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고화질 3D 초음파 영상의 비밀은? 블러링 문제를 해결하라!
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초음파 영상 시스템은 몸 속을 실시간으로 비침습적으로 관찰할 수 있는 중요한 기술입니다. 하지만 기존의 2D 영상에서는 한계가 있으며, 특히 3D 영상 처리에서 블러링 아티팩트 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 새로운 기술이 개발되었습니다. 이 기술은 3차원 초음파 에코 신호를 채널별로 획득하고, 송수신 지연 시간 계산을 통해 고화질 영상을 복원합니다. 이 과정에서 디지털 스캔 변환의 왜곡과 블러링 아티팩트를 제거하여 의료 전문가들이 더 정확하고 신뢰성 있는 진단을 할 수 있도록 지원합니다.볼륨 렌더링초음파 에코 신호진단 정확도 향상의료 영상 기술초음파 진단
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미세석회화를 초음파로 정확히 검출하는 새로운 방법
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초음파의료영상장치는 비침습적으로 인체를 모니터링할 수 있는 장비로, 특히 심장, 복부, 비뇨기 및 산부인과 진단에서 널리 사용됩니다. 기존 미세석회화 검출은 X선을 사용해 방사선 노출 위험과 실시간 진단의 어려움이 있었지만, 초음파 시스템은 이러한 문제를 해결할 수 있습니다. 이 기술은 초음파 데이터를 이용해 미세석회화를 실시간으로 정확히 검출하는 방법을 제공합니다. 시공간적 위상 변화를 계산하여 분산도를 측정함으로써 미세석회화 조직을 강조하고, 이를 통해 조기 진단과 신속한 치료가 가능해집니다.초음파미세석회화초음파의료장치초음파영상실시간 모니터링미세석회화 검출
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초음파 진단 장치의 성능을 극대화하는 새로운 평면파 생성 방법
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최근의 초음파 진단장치는 다양한 방향에서 초음파를 송신하고 반사된 신호를 합성하여 고해상도 영상을 제공합니다. 그러나, 컨벡스형 초음파 프로브를 사용할 경우 연산복잡도가 높아지는 문제가 있어 개선이 필요합니다. 새로운 방법은 지연 시간을 미리 계산하여 시프트 레지스터에 저장하고 코사인 연산을 통해 계산 효율성을 높입니다. 이는 특별한 연산 없이 지연 시간을 독출하여 필요한 지연 시간을 즉시 활용할 수 있게 합니다. 이러한 기술은 초음파 장치의 성능을 향상시키고 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다.컨벡스형 초음파 프로브연산 복잡도초음파 영상지연 시간 계산개발 비용 절감
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초음파 진단의 정확성을 높이는 방법은 무엇인가요?
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초음파 기기는 주로 내부 물체의 형상을 촬영하는 데 사용되며, 특히 의료 진단 목적으로 널리 활용됩니다. 그러나 일반적으로 초음파 수신 집속 시 인체 내 초음파 진행 속도를 1540m/s로 가정하지만, 실제로는 다양한 인체 조직에 따라 1400~1650m/s로 초음파 속도가 다양하게 나타납니다. 이로 인해 위상 왜곡이 발생하고 진단의 정확성이 떨어집니다. 이를 해결하기 위해 새로운 속도 추정 방법이 필요하며, 이를 통한 진단 영상의 화질 및 정확성 향상이 가능합니다. 본 기술은 초음파 신호의 속도를 추정하고, 최적화된 속도를 이용해 진단 영상을 개선하는 방법을 제안합니다. 이를 통해 적응적인 속도 추정 방법으로 미세한 위상 왜곡을 보정하고, 고품질의 초음파 영상을 제공합니다.초음파 기기초음파 진단의료 진단의료 기술초음파 신호
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고해상도 초음파 영상을 위한 빔집속 방법 혁신
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기존의 초음파 의료 영상에서 고해상도 영상을 얻기 위해 사용되는 수신동적 빔집속과 합성구경 빔집속 방법에는 여러 한계점이 존재합니다. 수신동적 빔집속 방법은 실시간으로 정밀한 영상을 제공할 수 있지만 깊이에 따른 해상도 저하가 문제입니다. 반면, 합성구경 빔집속 방법은 깊은 영역에서 좋은 해상도를 제공하지만 소자의 간격 문제로 인해 영상 왜곡이 발생할 수 있습니다. 이번 발명은 두 방법을 결합하여 각각의 장점을 취하고 단점을 보완함으로써, 고해상도 초음파 영상을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 깊이에 따른 해상도 저하 및 영상 왜곡 문제를 해결할 수 있으며, 특히 의료 분야에서 질병 진단의 정확도를 향상시키고 산업 검사 분야에서도 고해상도 비파괴 검사를 가능하게 할 것입니다.가상송신음원고해상도 초음파심장 초음파복부 초음파빔집속 혁신
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고강도집속초음파: 비침습적 종양 치료의 미래
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고강도집속초음파(HIFU)는 초음파 에너지를 특정 지점에 집중해 암 조직을 열과 기계적 에너지를 통해 괴사시키는 비침습적 치료 기술입니다. 외과 수술이나 화학 요법에 비해 HIFU 치료는 환자에게 덜 외상을 주며 간암, 유방암 등의 다양한 종양 치료에 효과적입니다. 그러나 초음파 신호의 초점 위치를 정확히 확인하지 않으면 중요한 혈관이나 장기를 손상시킬 수 있는 문제가 있습니다. 이를 해결하기 위해 정확한 초점 위치 확인이 가능한 HIFU 치료장치와 방법이 필요합니다. 신뢰성 높은 영상 통합 기술로 HIFU 치료 신호의 초점 위치를 실시간으로 확인함으로써 치료의 안전성과 정확성을 높일 수 있습니다.고강도집속초음파실시간 모니터링영상 통합 기술의료 기술초음파 신호
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초음파 영상의 그레이팅 로브 문제 해결 방법
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초음파 영상의 품질을 높이기 위해 복수의 가상 엘리먼트를 추가하여 그레이팅 로브 문제를 해결하는 기술이 제안되었습니다. 이 기술은 기존 시스템의 한계를 극복하며, 의료진이 더 선명하고 정확한 영상을 얻어 진단의 신뢰성을 높일 수 있도록 합니다. 특히, 가상 엘리먼트의 피치를 작게 조정하여 화질 저하를 방지하는 것이 핵심입니다. 이 시스템은 병원 및 클리닉에서 활용 가능하며, 기존 장비의 업그레이드에도 용이합니다. 결과적으로 의료 영상 장비 시장에서 경쟁력을 확보하고, 전체 의료 서비스의 질을 향상시킬 수 있습니다.초음파 영상영상 장비 업그레이드의료 기술의료 서비스 향상의료 영상 시스템
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고품질 초음파 이미지 학습 데이터 확보 방법 알아보기
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최근 인공지능 성능을 극대화하기 위해 고품질 학습 데이터의 필요성이 강조되고 있습니다. 특히 초음파 이미지 데이터의 확보가 어려워 이를 해결하기 위한 기술이 요구되고 있습니다. 기존 초음파 데이터는 불필요한 정보가 많아 학습 데이터로 사용하기 적합하지 않습니다. 이를 해결하기 위해 초음파 이미지의 경계만을 추출하여 학습 데이터를 생성하는 기술이 제안되었습니다. 이 기술은 초음파 이미지에서 불필요한 부분을 제거하고, 정확한 경계 정보를 바탕으로 학습 데이터를 최적화합니다. 이러한 과정을 통해 인공지능 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 의료 진단 및 분석에서 높은 정확도를 제공할 수 있습니다.초음파 영상데이터 최적화의료 진단리버스 스캔 컨버터데이터 전처리