01
High-Resolution Imaging
고해상도 의료영상 처리
의료영상이 가진 넓은 계조 범위를 활용하여 미세한 음영 차이까지 분석에 반영합니다.
- DICOM 원본 영상 입력 지원
- 고해상도 영상 전처리 및 정규화
- 미세 음영 정보 보존
의료영상을 정밀하게 읽는
네 가지 핵심 기술
고해상도 영상 처리, 딥러닝 분석, 설명 가능한 시각화, 다중 소견 분류. TORAH Vision AI를 이루는 기술입니다.
01Core Technology
TORAH Vision AI의 기술 구성
각 기술은 의료진이 AI의 결과를 신뢰하고 확인할 수 있도록 설계되었습니다.
02
Deep Learning
ResNet50 기반 딥러닝 분석
ResNet50 기반 합성곱 신경망이 흉부 X-ray 영상의 특징을 추출하고 소견을 분류합니다.
- ResNet50 기반 CNN 아키텍처
- 영상 특징 추출 및 소견 분류
- 전문의 라벨링 데이터 기반 학습
03
Explainable AI
Grad-CAM 분석 영역 시각화
AI가 판단 근거로 주목한 영역을 히트맵으로 표시하여, 의료진이 결과를 영상 위에서 직접 확인할 수 있도록 합니다.
- Grad-CAM 히트맵
- 소견별 바운딩 박스
- BBox · Grad-CAM 통합 리포트
04
Multi-class AI
다중 소견 분류
하나의 분석으로 14가지 이상 소견과 정상 소견을 함께 분류하여 영상을 종합적으로 평가합니다.
- 이상 소견 14종 + 정상 분류
- 소견별 점수 제공
- 다중 소견 동시 검출
02Development Pipeline
데이터에서 제품까지
의료기기 품질경영시스템에 따라 데이터 관리부터 배포까지 전 과정을 관리합니다.
-
01
데이터 수집 · 비식별화
의료영상 데이터를 개인정보가 제거된 상태로 확보합니다.
-
02
전문의 라벨링
전문의가 소견을 표기하여 학습 데이터를 구축합니다.
-
03
모델 학습
딥러닝 모델을 학습하고 최적화합니다.
-
04
성능 검증
별도 데이터로 모델의 성능을 확인합니다.
-
05
품질관리 하 배포
품질경영시스템 절차에 따라 제품을 배포하고 관리합니다.
03Research
연구 활동
2025.11
폐감염 동반 균혈증 환자 AI 예후 예측
흉부 X-ray와 임상 데이터를 융합한 사망 위험 예측 연구 — 학회 발표 우수상
2025.11
바이오반도체 · 줄기세포 패널 디스커션
폐질환 대상 균혈증 환자 AI 융합 예후 예측 발표
2025.08
대한심장혈관흉부외과학회
Korea ECMO Symposium & The 8th BEST 2025 전시 및 시연