연구실

컴퓨팅은 의료영상을 포함한 현대 이미징에서 중요한 역할을합니다. 현대 이미징 시스템은 이상적이지 못한 상황에서 흥미롭고 도전적인 문제를 제안합니다. 컴퓨팅의 도움으로 그러한 문제들을 해결함으로써, 사람은 더 멀리있는 것을, 더 깊은 것을, 훨씬 더 작은 것을 볼 수 있게 되었습니다. 신호 처리 및 머신 러닝은 이를 효과적으로 처리하는데 사용 되는 중요하고 강력한 도구입니다.
저희 지능형 계산영상 연구실(ICL)은 계산영상, 특히 의료영상을 위한 최신 신호처리 및 머신러닝을 연구하고 있습니다. ICL은 계산 및 의료 영상에서 발생하는 문제를 일반화하고 해결하여 해당 솔루션이 계산영상뿐만 아니라 컴퓨터비전 또는 기타 응용분야에도 적용될 수 있도록합니다. ICL은 주요 의료영상 및 신호처리 저널뿐만 아니라 주요 머신러닝 및 컴퓨터비전 학회에도 논문을 발표하고 있습니다.

계산 및 의료영상;
신호처리;
머신러닝

- G H Kim, S Y Chun, "DATID-3D: Diversity-Preserved Domain Adaptation Using Text-to-Image Diffusion for 3D Generative Model," CVPR, 2023
- D W Park, B H Lee, S Y Chun, "All-in-one Image Restoration for Unknown Degradations Using Adaptive Discriminative Filters for Specific Degradations," CVPR, 2023.
- S M Hong, S Y Chun, "Neural Diffeomorphic Non-Uniform B-Spline Flows," AAAI, Feb 2023.
- H V Kim, T Q Phan, W J Hong, S Y Chun, “Physiology-Based Augmented Deep Neural Network Frameworks For ECG Biometrics With Short ECG Pulses Considering Varying Heart Rates,” Pattern Recognition Letters 156:1-6, Apr 2022.
- Y J Kim, H Jang, K Lee et al., "PAIP 2019: Liver cancer segmentation challenge," Medical Image Analysis 67,101854, Jan 2021.
- Y S Jo, S Y Chun, J H Choi, "Rethinking Deep Image Prior for Denoising," ICCV 5087-5096, Oct 2021.
- K Y Kim, D W Park, K I Kim, S Y Chun, "Task-Aware Variational Adversarial Active Learning," CVPR 8166-8175, Jun 2021.
- K Y Kim, S Soltanayev, S Y Chun, "Unsupervised Training Of Deep Low-Dose CT Reconstruction Without Full-Dose CT Images," IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing 14(6):1112-1125, Oct 2020.
- S Y Chun, M P Nguyen, T Q Phan, H V Kim, J A Fessler, Y K Dewaraja, "Algorithms and Analyses for Joint Spectral Image Reconstruction in Y-90 Bremsstrahlung SPECT," IEEE Transactions on Medical Imaging 39(5):1369-79, May 2020.
- D W Park*, D U Kang*, J S Kim, S Y Chun, "Multi-Temporal Recurrent Neural Networks For Progressive Non-Uniform Single Image Deblurring With Incremental Temporal Training," ECCV 327-343, Aug 2020.
- M Zhussip, S Soltanayev, S Y Chun, "Extending Stein’s unbiased risk estimator to train deep denoisers with correlated pairs of noisy images,” NeurIPS, Dec 2019.
- M Zhussip, S Soltanayev, S Y Chun, "Training deep learning based image denoisers from undersampled measurements without ground truth and without image prior," CVPR 10247-56, Jun 2019.
- S Soltanayev, S Y Chun, "Training Deep Learning based Denoisers without Ground Truth Data," NeurIPS 3261-3271, Dec 2018.