매칭 진행 중
·
ID
30133
DAPI 형광영상 MIL 암세포 판정·증강

기업 용역
정부 지원 과제
기술 이전
을 함께 진행할
기업
을 찾는 공고입니다.
본 연구는 "[주제1] 디지털 병리 AI 바이오마커 + 형광(DAPI) 세포 영상 다중실체학습 판정·희소 데이터 증강"을 목표로, DAPI 형광 염색 세포 영상을 패치 단위로 분할한 뒤 다중실체학습(MIL)으로 슬라이드 수준의 암세포 판정을 수행하는 기술과 희소한 종양 샘플을 데이터 증강으로 보강하는 기술을 고도화하고자 합니다. 또한 최근 연구 중인 구조조건부 확산모델 어댑터의 주파수 제어 접근을 바탕으로, 기존 GAN 기반 증강을 확산모델 기반으로 확장·개선할 수 있는 방향을 함께 검토하며, 기업의 형광 영상 환경에서 판정·증강 모듈을 접목해 공동 검증하고 기술이전 또는 공동 과제로의 연계를 추진합니다.
게시자 유형
연구실
핵심 키워드
디지털병리
DAPI
다중실체학습(MIL)
과제 규모
협의 가능
공고 마감일
2026-12-31
연구실 소개
연구실 소개
컴퓨터비전·머신인텔리전스(CVMI) 연구실은 딥러닝 기반 컴퓨터비전 기술을 실제 현장 문제에 적용하는 연구를 수행합니다. 영상 기반 인체 관절 랜드마크 추출 및 자세·행동 인식, 뇌파(EEG) 신경신호 표현학습과 생성모델 연계, 구조 인지 평가지표(SDSC) 및 멀티모달 합성 등 다양한 축의 연구를 수행해 왔으며, DAPI 형광 세포 영상 기반 암세포 판정, 축사 카메라 영상 기반 이상 개체 검출, Vision Transformer 기반 인페인팅 등 응용 중심의 성과를 보유하고 있습니다.
대표 연구 분야
1. 인체 자세·행동 인식 - 영상 기반 관절 랜드마크 추출과 Human Pose Estimation, Facial Landmark Detection, Human Part Segmentation을 기반으로 낙상 감지, 작업자 안전 모니터링, 재활운동 분석, 인간-AI 상호작용 등 응용 연구를 수행합니다. 2. 신경신호 표현학습·생성 AI - EEG의 잠재표현 학습과 EEG 조건 확산모델 이미지 생성, 구조조건부 확산 어댑터의 주파수 제어 등을 통해 생성 결과의 구조 일치도와 다양성을 조절하는 연구를 수행합니다. 3. 신호 평가지표·멀티모달 합성 - 구조 인지 신호 유사도(SDSC) 등 평가지표(손실함수 포함) 설계와 AI 면접관 립싱크 생성, 발화 감정 분류 등 멀티모달 합성 및 분석 연구를 수행합니다. 4. 의료 영상 처리 - DAPI 형광 세포 영상 암세포 판정(MIL)과 희소 종양 샘플 데이터 증강(GAN) 관련 특허, X-ray 기반 폐 검출·폐렴 분류, 심장 CTA 분할 등 의료 영상 검출·분할 경험을 보유합니다. 5. 스마트팜·현장 비전 - 축사 카메라 영상 기반 오리 폐사체·이상 개체 실시간 검출, 바닥 수분 상태 인식 등 현장 적용형 비전 모델 개발을 수행합니다. 6. 영상 복원 - Vision Transformer 패치 기반 인페인팅(PIPformers) 등 영상 복원 연구를 수행합니다.
정부과제 / 산학협력 경험
- 2026학년도 경기 RISE 지산학협력 기술개발과제 「인간 행동 인식을 위한 인체 랜드마크 추출 및 자세 인식 알고리즘 개발」 — 가톨릭대 주관 책임교수(참여기업: AI 멘탈케어 스타트업), 수행 중 - 중소기업기술정보진흥원 TIPS 과제(스타트업 주관) 공동연구 — EEG 잠재표현 학습 논문 교신저자(Sensors 2026, 스타트업·수면센터 공동) - 대화형 AI 면접연습 솔루션 기업 총괄 과제의 하위 연구(AI 면접관 립싱크 생성 품질·속도, 발화 감정 분류, 2025) — 기업 주도 정부과제 협업 경험 - 2025학년도 가톨릭대학교 연구우수상 수상 - 다부처 스마트팜 「오리사-영상기반 AI알고리즘 개발」 — 오리 폐사체·이상개체 탐색, 바닥 수분 추정, 깔짚 자동살포장치 탑재 - 농림축산식품부 「AI기반 오리 폐사체와 이상 개체 검출 및 깔짚 상태 인식 방법론 연구」 - 심장 CTA 영상 분할 연구 - 특허(가톨릭대학교 산학협력단): DAPI 염색 기반 세포 영상 분류 머신러닝 시스템(등록) / 다중 실체학습 기반 DAPI 세포 영상 분류 시스템(등록) / DAPI 세포 영상 종양 인식용 데이터 증강 시스템(심사중)
연구 희망 개요
연구 희망 및 관심 주제
디지털 병리 AI 바이오마커를 위한 형광(DAPI) 세포 영상 다중실체학습 판정 및 희소 데이터 증강 - 본 연구는 DAPI 형광 염색 세포 영상을 패치 단위로 분할한 뒤 다중실체학습(MIL)으로 슬라이드 수준의 암세포 판정을 수행하는 기술과, 희소한 종양 샘플을 데이터 증강으로 보강하는 파이프라인을 개발·고도화하는 데 초점을 둡니다. 기존에 확보한 GAN 기반 증강 기술(특허)과 더불어, 구조조건부 확산모델 어댑터의 주파수 제어 연구 성과를 바탕으로 확산모델 기반 증강으로의 고도화를 함께 검토합니다. 최종적으로 기업 스캐너·플랫폼의 형광 영상 환경에 판정·증강 모듈을 접목해 공동 검증하고, 등록 특허 기반 기술이전 또는 공동 과제로의 연계를 목표로 합니다.
협력 가능 분야
- DAPI 등 형광 염색 세포 영상의 패치 분할·MIL 기반 암세포 판정 모델 공동 개발 - 희소 종양 샘플 대응 데이터 증강 파이프라인 공동 개발 및 검증(GAN 기반 및 구조조건부 확산모델 기반) - X-ray·CT 등 의료 영상 검출·분할 모델 개발 - 병리 스캐너·플랫폼 기업 대상 특허 기술이전(등록·공개 특허 보유) 및 후속 공동연구 - 제약·CRO의 바이오마커 정량 분석 자동화 알고리즘 공동 개발
본 연구 관련 연구실 특장점
- DAPI 형광 세포 영상 판정 관련 등록 특허 및 다중 실체학습(MIL) 기반 파이프라인 개발 경험을 보유하고 있습니다. - GAN 기반 희소 데이터 증강(특허)과 함께, 구조조건부 확산 어댑터의 주파수 제어(공개 코드) 등 생성 모델 고도화 방향의 최근 연구 성과를 보유하고 있습니다. - 심장 CTA 영상 분할 연구과제 수행 및 국립암센터 근무 경력을 바탕으로 임상 영상 데이터 환경에 대한 이해를 보유하고 있습니다. - 오토인코더+SVM, MIL, GAN 증강까지 형광 세포 영상 판정 파이프라인 전 단계를 자체 개발한 이력이 있습니다. - 2025학년도 가톨릭대학교 연구우수상 수상 등 연구 성과 기반의 수행 역량을 보유하고 있습니다.
협업 요건
파트너 기대 역할
기업 역할 - 형광 염색 슬라이드·스캐너 영상 데이터 및 라벨 제공 - 플랫폼 연동 환경 제공 및 임상 검증 협력 - 인허가 및 사업화 주도 연구실 역할 - 판정·증강 모델 개발 및 최적화 - 기업 데이터 기반 성능 검증 - 특허 기술의 이전·적용 지원
협업 파트너 희망 요건
- 디지털 병리 스캐너·뷰어·플랫폼 기업 - 병리 AI·동반진단 AI 스타트업 - 형광 현미경·세포진 자동화 장비 기업 - 제약사·CRO의 바이오마커 정량 분석 부문 - 의료 영상 데이터와 검증 환경을 제공할 수 있는 기업·의료기관