초음파 진단기기는 저렴하고 비침습적이며 사용자 친화적인 의료 영상기기로, 하드웨어와 소프트웨어가 융합된 최첨단 전자기기이다. 초음파 시스템은 기계적 진동을 전기적 신호로 변환하는 초음파 프로브, 초음파 RF 신호를 디지털 신호로 변환하는 아날로그 파트, 신호처리를 담당하는 디지털 파트로 구성된다. 우리 연구실은 이 디지털 파트의 초음파 신호처리 기술을 연구한다. 초음파 기술은 의료뿐만 아니라 수중통신, 선박검사, 해양탐사 등 해양분야에서도 널리 활용되고 있다.

메디컬 분야는 지도학습에 필요한 데이터가 항상 부족하므로 data-driven AI 성능에 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 물리법칙을 신경망 학습에 통합하는 물리정보신경망(PINN)이 주목받고 있다. 이 연구는 PINN을 이용해 4D 초음파의 공간해상도를 획기적으로 개선하고, 임상 적용 가능한 4D 경동맥 초음파 기술로 발전시키는 것을 목표로 한다. 

이 연구는 초음파 radio frequency (RF) 신호를 이용한 체성분 측정 방법을 제안한다. 기존 B-mode 영상을 이용하는 방법들은 강한 에코신호를 지방, 근육, 뼈의 경계로 인식하지만, 지방과 근육 사이에 존재하는 막(fascia)으로 인해 경계를 잘못 인식할 수 있다. 본 연구는 B-mode 영상뿐만 아니라 RF 신호의 초음파 감쇄를 이용해 체성분 영역분할 성능을 향상시키고자 한다.