대한전자공학회 산하 바이오영상신호처리연구회가 1월 14일 바이오영상신호처리 겨울학교를 개최한다 (https://www.theieie.org/events/?tab=1&part=03&c_id=768).

대한전자공학회는 대한민국의 전자공학 기술 발전 및 학회 회원의 글로벌 학술 활동 진흥을 위해 국내외 학술대회 개최 등 다양한 노력을 지속해오고 있다.

바이오영상신호처리연구회 (이하 연구회)는 지속되는 코로나19 여파로 인해 세미나, 워크샵, 학회 활동이 이전보다 축소된 가운데 온라인으로 학술 활동을 이어가며 연구회 회원들은 물론 의료 영상 분야 관계자 및 일반 대중들과 의료 영상 관련 최신 연구 결과를 공유하고 있다.

이번 연구회 겨울학교에서는 지난 2021년에 발표된 의료 영상 분야 탑 저널, 머신러닝 및 컴퓨터비전 분야 탑 학회에서 발표된 다양한 연구 결과를 중심으로 강연 세션을 진행한다.

또한, 의료 영상 및 계산 영상 분야에서 다양하게 활용될 수 있는 연구 결과도 초청 강연 세션을 통해 공유할 예정이다. 초청 강연으로는 서울대 류경석 교수가 참여하여 의료영상 재구성을 위해 기존 모델과 최신 딥러닝을 결합한 플러그-앤-플레이 방식의 이론적 수렴성에 대하여 설명한다.

학계뿐 아니라 산업계도 함께 참여하여 업계의 최신 트랜드도 함께 공유한다.

특히, 캐논 메디칼 심학준 센터장이 좌장으로 참여하는 두 번째 세션에서는 딥러닝 기반 바이오영상신호처리 분야의 선구자로서 초대 연구회 회장 카이스트 예종철 교수가 시간과 비용이 많이 드는 참값 데이터에 크게 의존하지 않는 비지도/자기지도 딥러닝 연구결과를 직접 소개할 예정이다.

이어서, 이번 연구회 겨울학교 위원장인 서울대 이종호 교수가 최근 Nature Machine Intelligence (피인용지수: 15.5)에 게재한 심층 강화학습 기반의 MRI 펄스열 설계 기술을 발표한다.

 
딥러닝은 고령화, 건강에 대한 관심 증대 등 다양한 요인으로 인해 최근 다양한 분야에서 주목받으며 그 활용도가 점차 확장되고 있다.

특히, 헬스케어 분야의 영상 처리 및 바이오영상신호처리 부문에서도 딥러닝이 적극적으로 활용되고 있으며 해당 분야 관계자들로부터 학술적-교육적인 차원의 참여에 대한 요구가 점차 커지고 있다.

이에 따라 이번 연구회 겨울학교에도 AI 기술 관련 기술과 연계된 전공을 연구하는 학부생, 대학원생, 관련 연구자들의 많은 참여가 있을 것으로 예상된다.