이성주 연구원, 2026BESCO하계 구두발표
Jun 27
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MFL연구실 소속 이성주 석박통합과정 연구원이 2026년 6월 26-27일, 울산대학교에서 개최된 2026년도 순환기의공학회 하계학술대회에서 "Automated Mitral Valve Tracking for 4D Flow MRI-Based Trans-Mitral Flow Quantification"을 주제로 구두 발표를 진행하였다.
이번 발표에서는 딥러닝 기반 자동 추적 기술(MVnet)을 통해 기존 승모판 혈류 측정의 한계인 시간 소모와 주관성 문제를 해결하는 방안을 제시하였으며, 특히 해당 기술 도입 시 분석 시간이 크게 단축될 뿐만 아니라, 임상에서 신뢰성 높은 혈류 정량 분석이 가능해질 것이라는 기대 효과를 강조하였다.
본 발표의 우수성을 인정받아, 구두발표 우수 발표자로 선정되는 성과를 거두었습니다.
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자동 판막 추적을 임상 혈류 분석에 적용하면 반복 측정 부담이 줄 것 같습니다.
<a href="https://image2-5.org/
">image 2.5</a>
자동 결과 검수는 어느 정도 수동으로 남기는지 궁금합니다.
자동 판막 추적을 임상 혈류 분석에 적용하면 반복 측정 부담이 줄 것 같습니다.
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자동 결과 검수는 어느 정도 수동으로 남기는지 궁금합니다.
사차원 혈류 자기공명영상에서 판막을 수동으로 추적하던 방식과 비교하면 자동 추적 기술이 실제 임상 작업 흐름을 얼마나 줄여줄지 궁금해졌습니다.
<a href="https://nano-bananapro.com/
">nano banana pro</a>
정확도 검증 결과도 함께 궁금하네요.
자동 추적이 기존 수동 분할보다 재현성은 좋아 보이는데, 사차원 혈류.
<a href="https://nano-banana2.com/
">nano banana 2</a>
데이터에서 오차 범위는 어느 정도인지 궁금하네요.