의료기기
원격 의료영상 기술로 더 나은 진단을 가능하게 하다
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의료영상기술은 초음파와 광음향을 이용해 근육, 힘줄, 내부 장기들의 크기와 구조, 병리학적 손상을 실시간으로 진단합니다. 기존의 원격 의료 영상 시스템은 통신 상태가 제한된 환경에서 원본 영상을 압축하여 전송하는 방식으로 중요한 의료 정보가 유실되는 문제가 있었습니다. 특히, 원격지의 환자를 정확히 진단하기 위해 이동형 초음파 기기의 필요성이 대두되었습니다. 본 발명의 원격 의료영상장치는 프로브로 의료영상을 생성하여 여러 구역으로 분할한 뒤, 각 구역에 차등적인 영상 데이터 감축 기법을 적용해 데이터를 최소화하고 로컬 의료영상 장치로 전송합니다. 이를 통해 중요한 영역은 고화질로 제공하고 다른 영역의 데이터는 줄여 통신 데이터량을 최소화하며, 통신 상태에 따라 최적의 데이터 감축률을 적용하여 통신의 안정성과 영상의 품질을 유지합니다. 이에 따라 응급 상황에서도 고화질의 의료 영상을 제공해 빠른 진단이 가능해지고, 원격지에서도 높은 품질의 의료 서비스를 제공합니다.원격 건강관리ROI 설정원격 의료 서비스초음파 진단광음향 기술
의료기기
고속 횡파 속도 추정 기술을 통해 진단과 치료의 정확성을 높이세요
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임상 치료에서 병변의 탄성도를 정확히 판단하기 위해 고속 횡파 속도 추정 기술이 매우 중요합니다. 특히, 하이푸(HIFU)를 이용한 초음파 치료에서는 탄성 영상을 통해 치료 결과를 모니터링할 수 있는데, 이 기술은 고화질 횡파 추적을 가능하게 합니다. 다수의 시퀀스 프레임 세트를 합성하여 고속 및 고화질의 횡파 추적이 가능하며, 결과적으로 변위맵과 탄성 영상의 해상도와 신호 대 잡음비를 향상시켜 보다 정확한 진단을 지원합니다. 이는 병변 진단과 치료 효과 모니터링에 큰 도움이 되며, 기존 방법보다 더 높은 해상도와 정확성을 제공합니다.고속 횡파 속도 추정진단 기술하이푸의료 영상 기술임상 적용
의료기기
초음파로 안전하고 빠르게 종양을 제거하는 법
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초음파를 이용한 종양 제거는 특정 지점에 초음파 집중으로 종양을 치료할 수 있지만 과도한 온도 상승으로 정상 조직이 손상될 위험이 있습니다. 이번 발명은 멀티포커싱 기술을 사용해 이 문제를 해결하고 치료 시간을 단축할 수 있는 초음파 장치를 개발하는 것입니다. 치료 초음파 신호를 여러 포컬 포인트로 나누어 특정 지점의 온도 상승을 관리하고 넓은 영역을 효율적으로 치료함으로써 기존 방법보다 안전하고 효과적인 치료가 가능합니다. 이는 종양 치료 외에도 다양한 의료 분야에 응용될 수 있으며 치료 효과를 높이고 환자의 부작용을 최소화해 삶의 질 향상에 기여할 것입니다.멀티포커싱 기술정상 조직 보호의료 기술 혁신환자 안전비침습적 수술
의료기기 외
초음파로 종양 제거: 혈관 추적 기술의 혁신
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종양을 제거하기 위해 초음파 치료는 효과적일 수 있지만, 인체 내부의 움직임을 정확히 파악하는 것이 매우 중요합니다. 특히, 혈관과 같은 해부학적 지표를 추적하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 본 발명은 RCNN 기반 뉴럴 네트워크와 위치추적부를 포함한 위치추적장치를 도입하여 안전하고 효과적인 치료를 가능하게 합니다. 이 기술은 혈관의 정확한 위치를 추적하여 정상 조직의 손상 위험을 줄이며, 종양 제거 수술 및 다양한 의료 시술에서 사용될 수 있습니다. 의료 시술의 성공률을 높이고 환자의 안전성을 극대화할 수 있는 이 기술은 앞으로 많은 환자들에게 혜택을 줄 것입니다.뉴럴 네트워크초음파 종양 제거RCNN 위치추적정상 조직 보호의료 기술 혁신
의료기기 외
고강도 집속 초음파 잡음 제거 기술로 치료 정확성 높인다
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기존의 외과 수술과 화학적 치료법은 위험성, 긴 회복 시간, 면역 시스템 저하 등의 문제점을 가지고 있습니다. 이를 해결하기 위한 대안으로 등장한 고강도 집속 초음파(HIFU) 치료법은 비침습적 방식으로 복구 시간이 짧고, 국소적인 치료가 가능합니다. 그러나 HIFU 기술은 치료 정확도를 높이기 위해 초음파 영상 모니터링을 필요로 하지만, 치료 초음파의 강한 신호가 영상 초음파에 잡음으로 작용해 모니터링에 어려움을 초래합니다. 본 발명은 이 문제를 해결하기 위해 위상변조를 이용한 초음파 잡음 제거 장치를 포함합니다. 이 장치는 초음파 영상의 품질을 높여 실시간으로 치료 모니터링을 할 수 있도록 하며, 다양한 산업 응용 분야에서도 효과적으로 사용될 수 있습니다. 이를 통해 의료 시술의 안전성과 효율성을 증대시키고, 회복 기간을 단축시킬 수 있습니다.영상 품질 향상초음파 잡음 제거초음파 신호 합성초음파 영상 모니터링실시간 모니터링
의료기기
HIFU 기술: 비침습적 종양 치료의 비밀을 발견해보세요
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고강도 집속 초음파(High-Intensity Focused Ultrasound, HIFU)는 비침습적 치료 방법으로, 초음파를 통해 종양을 제거하거나 특정 조직을 치료하는 데 매우 효과적인 기술입니다. 기존의 외과 수술과 화학 치료는 환자에게 많은 부작용을 유발하지만, HIFU는 이러한 문제를 최소화하고 빠른 회복 시간을 제공합니다. 하지만 치료 영역이 넓을 경우 스캐닝 시간이 길어지고 비용이 증가하는 단점이 있습니다. 이를 해결하기 위해서는 효율적인 스캐닝 전략이 필요합니다. 본 발명은 이러한 요구를 충족하기 위해 개발된 기술로, 치료 영역을 여러 패치로 나누고 최적의 스캐닝 순서를 도출하여 치료 시간을 단축하고 비용을 절감할 수 있습니다. 이 기술은 주로 MR-guided HIFU를 이용한 정밀 치료에 적용되며, 환자의 경제적 부담을 줄이고 삶의 질을 향상시키는 데 큰 기여를 할 것입니다.효율적 스캐닝초음파 집속점MR-guided HIFU짧은 회복 시간열 전도 효과
의료기기 외
고강도 집속 초음파의 혁신: 비침습적 종양 치료의 새로운 길
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기존의 종양 치료 방법은 부작용과 한계가 많지만, 고강도 집속 초음파(HIFU) 기술이 이를 해결할 수 있는 대안으로 주목받고 있습니다. 이는 초음파 에너지를 열 에너지로 변환하여 종양 조직을 응고시키는 비침습적 방법입니다. 하지만 HIFU의 효과적인 적용을 위해서는 초음파 빔의 정확한 제어가 필요합니다. 이번 기술은 초음파 어레이 변환자의 소자 각도를 기계적으로 조정함으로써 초음파 송신 강도의 저하 없이 치료 효율을 극대화합니다. 이를 통해 한층 더 넓은 영역에서 고강도 치료가 가능해져 다양한 의료 분야에 적용 가능한 혁신적 기술로 평가받고 있습니다.기계적 조정초음파 어레이치료 범위의료 기술열 에너지
의료기기
고강도집속초음파(HIFU)를 이용한 최첨단 비침습적 종양 치료 기술
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초음파 영상은 인체 내부 구조를 실시간으로 보여주는 비침습적 진단 기술이며, X-ray, CT, MRI보다 저렴하고 인체에 해가 없습니다. 최근 고강도집속초음파(HIFU)는 초음파 에너지를 특정 지점에 집중시켜 종양과 같은 병변 조직을 괴사시키는 비침습적 치료 기술로 발전했습니다. HIFU 치료는 외상을 최소화하며 다양한 종양을 효과적으로 치료하고, 회복 시간이 짧고 부작용이 적습니다. 이 기술은 초음파 영상과 HIFU 치료를 결합하여 실시간 피드백과 치료 상태를 모니터링할 수 있는 장치를 통해 더욱 향상될 것입니다. 이 초음파 치료 장치는 고해상도 영상과 정확한 치료를 동시에 제공하여 종양 치료의 정확성을 높이고 치료 시간을 단축시킵니다.프로브초음파 영상고강도집속초음파고해상도 영상MRI 대체 기술
인공지능 외
CCTV 영상 분석 기술로 실시간 이상 행동 감지 가능
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최근 주거지나 건물 주변에서 CCTV의 사용이 늘어나고 있지만, 영상을 항상 감시하는 것이 매우 비효율적입니다. 이를 해결하기 위해, 합성 채널 프레임 및 멀티 프레임 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 활용한 기술이 도입됩니다. 이 기술은 채널별 영상 프레임을 합성하여 효과적으로 행동 인식을 수행하고, 실시간으로 이상 행동을 감지하여 경고를 보낼 수 있습니다. 이로 인해 보안 관리 비용과 시간을 절감하면서도 더 정확한 모니터링이 가능합니다.멀티 프레임 뉴럴 네트워크기업 보안공공장소 안전행동 인식 기술효율적인 모니터링
이미징기술 외
이동 객체 추적의 문제점과 새로운 다중 히스토그램 솔루션
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영상 내 객체추적 기술은 보안, 공공 서비스, 스포츠 경기 분석 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 합니다. 하지만 기존의 객체추적 기술은 조명 변화, 그림자, 밝기 변화 등에 의해 성능이 저하되는 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 이 발명에서는 최소 두 개 이상의 특성에 대해 히스토그램을 생성하고 최적의 특성을 선택하여 파티클 필터를 적용하는 방법을 사용합니다. 이 과정은 다양한 환경 변화에 강건한 객체 추적을 가능하게 하며, 실험 결과 기존 기술보다 우수한 성능을 보였습니다. 이러한 기술은 보안, 공공 서비스, 스포츠 분석 등 다양한 산업에 걸쳐 큰 효과를 가져올 수 있습니다.영상 처리군중 관리교통 모니터링선수 추적다중 히스토그램
인공지능
변형 가능한 합성곱 신경망과 하드웨어 가속기의 혁신적 융합
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딥러닝 기반 알고리즘, 특히 합성곱 신경망(CNN)은 이미지 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 최근 백본 네트워크의 중요성이 알려지면서 특징 추출 성능을 높이기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 변형 가능한 합성곱 신경망(DCN)은 ResNet 기반의 아키텍처에서 특징 추출 성능을 높여 객체 인식 성능을 개선했습니다. 하지만 이러한 기술을 하드웨어 가속기로 구현할 때, 입력 버퍼의 한계와 외부 DRAM 접근의 문제로 인해 에너지 소모가 증가할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 수용 영역 크기를 조절하는 손실 함수를 개발하여 신경망을 최적화하고, 하드웨어 가속기의 성능을 향상시키는 방법이 제안되었습니다. 이 기술은 저전력 및 빠른 연산이 필요한 시스템에 적용되어 전체 시스템 퍼포먼스를 향상시킬 수 있습니다.저전력 연산오프셋 정보객체 인식변형 가능한 합성곱 신경망딥러닝
인공지능 외
디컨볼루션 연산 문제 해결을 위한 새로운 하드웨어 가속기
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딥러닝 기반의 합성곱 신경망(CNN)은 객체 인식과 음성 인식에서 뛰어난 성능을 보이지만, 트레이닝 데이터셋 라벨링의 어려움이 있습니다. 이를 해결하기 위해 생성적 적대 신경망(GAN)을 활용하는 방법이 효과적입니다. 하지만 GAN을 사용하기 위해서는 디컨볼루션 연산이 필요하며, 이는 많은 연산량과 에너지 소비를 초래합니다. 본 발명은 위노그래드 도메인을 활용하여 연산량을 줄이고 에너지 효율을 증대시킨 하드웨어 가속기를 제안합니다. 위노그래드 변환을 통해 곱셈 횟수를 줄이고 덧셈 횟수를 늘려 최적화된 연산을 구현합니다. 이를 통해 디컨볼루션 연산의 속도와 효율성을 높여 딥러닝 기술의 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.CNN딥러닝위노그래드 변환데이터 오버랩핑HDR 기술