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<학회 후기>
지난 10월 25일 2024 대한산업공학회 추계학술대회에 참여하게 되었습니다.
다양한 국가의 연구자들이 한자리에 모여 학문적 교류를 나누고, 산업공학의 최신 연구 성과를 공유하는 귀중한 기회였습니다.
특히, 평소 접하지 못했던 다양한 분야의 연구를 경험하면서 지식을 넓히고 새로운 시각을 얻을 수 있어 매우 유익한 시간이었습니다.

<청취 후기>
제목 : Self-Supervised Learning for Generalized Representations in Echocardiographic Multi-Task Applications ( KIM Gaeun, HAN Jihun, LEE Seung-Ah, JANG Hyukjae, JANG Younggul, YOON Hyunsoo, Yonsei University, ONTACT HEALTH)
내용 : 이 연구에서는 심초음파 영상 분석을 위한 새로운 자기 지도 학습 프레임워크를 제시하며, 주석 데이터 부족과 심초음파 영상의 고유한 변동성 같은 핵심 문제를 해결했습니다.
공간 대비 학습(Spatial Contrastive Learning), 시간 대비 학습(Temporal Contrastive Learning), 마스킹 비디오 모델링(Masked Video Modeling)을 3D CNN 아키텍처에 통합하여,
심초음파 데이터의 공간적 및 시간적 역학을 효과적으로 포착할 수 있는 견고한 Echo Foundation 모델을 개발했습니다.
ConvNeXtV2를 3D 프레임워크로 확장하여, 대규모 주석 데이터에 의존하지 않고도 분할(segmentation), 좌심실 부피 추정(LV volume estimation), 질병 진단(disease diagnosis)과 같은
다양한 심초음파 작업에서 우수한 성능을 입증했습니다.