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[학회] KCC 2025 Medical AI 연구팀 포스터 2편 발표

■ 행사 개요

■ 발표 논문 요약

번호	연구 제목	핵심 내용	주요 결과·특징
1	내시경 영상의 실시간 반사광 제거를 위한 경계 인식 기반 전처리 필터	HSV·RGB 색채 조건 + 로컬 대비 정보를 결합해 정밀 반사광 마스크 생성 후, 경계부에만 Guided Filter를 적용하는 경량 전처리 알고리즘	• 구조 보존·노이즈 완화 동시 달성 • 0.99 s/프레임 처리 — CPU 단독 1 fps 실시간 가능
2	자성 나노입자 처리 대식세포의 형태 변화 분석을 위한 β-VAE 잠재공간 학습 연구	대식세포 현미경 이미지를 β-VAE(β = 4.0, 32 latent dim) 로 임베딩 후, Cohen’s d로 잠재차원별 효과 크기를 산출해 형태 변화를 정량화	• 핵심 잠재차원 Z14·Z11이 형태 차이에 가장 민감 • 라벨 없이 미세 구조 변화를 시각화·정량화

“실시간 내시경 전처리부터 세포 형태 변동 분석까지—
두 연구 모두 의료 현장에 기여할 AI 기술을 제시했습니다.
김현서 박사과정·황수연 석사과정 학생들의 열정적인 발표에 박수를 보냅니다!” 👏