ㆍ신경망 모델을 이용한 콘빔 전산화 단층촬영(CBCT) 영상 화질 개선에 관한 기술

ㆍX-선 스캐터링, 제한된 field of view 등으로 CBCT 영상에 왜곡 발생
- CBCT에서의 영상왜곡은 정교한 뼈 분할을 방해
- 전통적으로 반복적 영상 보정 모델은 긴 계산 시간, 추가적 스캔 등을 요구하므로 임상 적용의 여러움 발생

ㆍCBCT 영상 왜곡을 보정하는 동시에 영상 대조도 향상 가능
- 딥러닝을 이용하여 영상 왜곡을 보정하는 방식 개발
- 정교한 딥러닝 모델 개발을 통해 CBCT 영상 보정 성능 및 보정 속도 개선

ㆍ환자에 대한 입체적이고 다각적인 정보를 필요로 하는 컴퓨터 단층 촬영(CT)기술

ㆍ(세계 콘빔 CT(CBCT) 시장) 4억 9,020만 달러 (’22) → 10억 7,000만 달러 (‘28) 규모 증가 예상 (CAGR 12.2%)
- 치과 질환 증가, CBCT 시스템 용도 확대, 첨단 치과용 영상 처리 솔루션에 대한 높은 수요로 인한 시장 성장

ㆍ(세계 콘빔 영상 시장) 7억 5,610만 달러 (‘22) → 12억 4,700만 달러 (’28) 규모 증가 예상 (CAGR 8.7%)
- 고령화에 수반하는 구강 내 트러블 증가 및 미용 치과에 대한 소비자 증가로 인한 시장 성장