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禁止且拒絕未經各資訊當事人同意,擅自蒐集本服務提供的使用者個人資訊資料等資料之行為。即使是公開資料,若未經許可使用爬蟲等技術裝置進行蒐集,依個人資訊保護法可能會受到刑事處分,特此告知。
© 2025 Rocketpunch, 주식회사 더블에이스, 김인기, 大韓民國首爾特別市城東區聖水一路10街 12, 12樓 1號, 04793, support@rocketpunch.com, +82 10-2710-7121
統一編號 206-87-09615
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박찬민
의공학을 의료기술에 공부하였고 대학원을 통해서 AI의 기술, 컴퓨터공학, 영상처리에 대해서 중점적으로 하고 있습니다. 현재는 의료영상에 대해서 다루긴 하지만 평소에 다양한 일반적인 영상에 대해서 toy project를 하면서 여러 Domain에 대해 지식을 쌓는 걸 즐기고 있습니다. 영상처리에 대해서 일가견이 있는 사람이 되고 싶습니다.
職涯
貼文
AI 職涯摘要
박찬민님은 의공학 기반의 AI, 컴퓨터공학, 영상처리 전문가로서, 의료영상 분야의 연구 경험을 바탕으로 다양한 도메인의 영상처리에 대한 폭넓은 지식을 추구합니다. 특히 뷰노에서의 연구원 경험과 뇌 영상 분석 연구를 통해 영상처리 분야의 전문성을 심화시키고 있습니다.
經歷
전자공학과의 기반으로 하여 자기장 치료장치 Pulse Electro Magetic Filed(PEMF)기기의 회로 설계및 제작을 하였고 MRI영상에서 확률적인 변화에 대해서 공부하여 SPM등 뇌최적 변화 소프트웨어 대해서 공부를 하고 실습을 하였습니다.
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學歷
- Weakly supervised learning, Adaptive learning을 적용했습니다. - Adaptive learning을 하기 위해 2가지의 새로운 loss를 제시했습니다. - Generative Adversarial Network(GAN)를 사용해 MRI reconstruction을 진행하였습니다. - 주로 time axis가 있는 Dynamic MRI image를 사용하였습니다. - Cyclic consistency loss을 이용하여 문제를 접근 했었습니다.
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活動
最近活動
獲獎 6
證照 1
專案 3
프로젝트
2020 healthhub datathon
2021년 12월 - 2021년 12월 · 1개월
2020 healthhub datathon
프로젝트
Neuron Structure Semantic Segmentation
2020년 3월 - 2020년 11월 · 9개월
The proposed method employs a noise-tolerant adaptive loss that handles partially annotated labels. Moreover, the proposed reconstruction loss leverages prior knowledge of neuronal cell structures to reduce false segmentation near noisy labels.
수상
2020 healthhub detathon
Healthhub · 2020년 1월
Healthhub가 주최하고 서울대학교 치과병원 영상치의학과가 주관하는 2020 healthhub datathon대회에서 Track B부분에서 1등을 하였습니다.
프로젝트
Medical image reconstruction using MRI image
2019년 4월 - 2020년 1월 · 10개월
Research has difficulty because dynamic data has artifacts like motion, breath in MRI reconstruction. To solve these problems, I applied through the additional network and adversarial learning. As a result, The performance of PSNR and SSIM improved when comparing basic and proposed networks
수상
인제창의적종합경진대회
인제대학교 · 2017년 1월
교내에서 주관하는 아이디어 제품 개발인 캡스톤디자인 경진대회에서 우수상을 했습니다.
語言
중급 (업무상 의사소통)
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