공지사항

생체-의료 영상 처리 연구실(BMIPL)의 논문인 “Training deep learning based denoisers without ground truth data”가 세계적인 머신러닝 학회인 NIPS 2018 (Annual Conference on Neural Information Processing Systems)에 채택되어 게재될 예정입니다. 본 연구는 석사 2년차에 올라간 Shakarim Soltanayev 학생과 전세영 교수에 의해서 수행되었습니다. 딥러닝 기반의 잡음 제거 기법은 비약적인 발전을 이루었습니다만, 이를 위해서는 일반적으로 잡음이 없는 깨끗한 영상, 즉 Ground Truth Data를 필요로 합니다. 본 연구에서는 Stein’s Unbiased Risk Estimator (SURE) 기반의 학습 방법을 개발하였고, 이를 통해 가우시안 잡음 환경 하에서는 잡음이 없는 영상 데이터 없이 거의 유사한 잡음 제거 성능을 얻을 수 있음을 보였습니다.