Tim profesora Hvang Jae-ioona odeljenja za elektrotehniku i računarske nauke DGIST-a razvio je tehnologiju okvira za generisanje ultrazvučnog holograma zasnovanu na dubokom učenju koja može slobodno da konfiguriše oblik fokusiranog ultrazvuka u realnom vremenu na osnovu holograma. Očekuje se da će se koristiti kao osnovna tehnologija u oblasti moždane stimulacije i lečenja koja zahteva preciznost u budućnosti.
Ultrazvuk je bezbedna tehnologija koja se koristi čak i za prenatalni pregled. Pošto može da stimuliše duboka područja bez operacije, nedavno su proučavane ultrazvučne metode za stimulaciju mozga i lečenje. Prethodna istraživanja su otkrila da ultrazvučna stimulacija mozga može pomoći u lečenju stanja, kao što su Alchajmerova bolest, depresija i bol.
Međutim, problem je u tome što je teško selektivno stimulisati srodne oblasti mozga u kojima nekoliko oblasti međusobno deluju u isto vreme jer trenutna tehnologija fokusira ultrazvuk u jednu malu tačku ili veliki krug za stimulaciju. Da bi se rešio ovaj problem, predložena je tehnologija koja može slobodno fokusirati ultrazvuk na željenu oblast koristeći princip holograma, ali ima ograničenja, kao što su niska preciznost i dugo vreme izračunavanja za generisanje holograma.
Tim profesora DGIST-a Hvang Jae-ioona predložio je okvir za učenje zasnovan na dubokom učenju koji može utjeloviti besplatno i precizno fokusiranje ultrazvuka u realnom vremenu učenjem da generiše ultrazvučne holograme kako bi se prevazišla ograničenja. Kao rezultat toga, tim profesora Hvanga je pokazao da je moguće preciznije fokusirati ultrazvuk u željeni oblik u vremenu kreiranja holograma bliskom realnom vremenu, i do 400 puta brže od postojeće metode algoritma za generisanje ultrazvučnog holograma.
Okvir učenja zasnovanog na dubokom učenju koji je predložio istraživački tim uči da generiše ultrazvučne holograme kroz samokontrolisano učenje. Samonadgledano učenje je metod učenja za pronalaženje odgovora samim pronalaženjem pravila za podatke bez odgovora. Istraživački tim je predložio metodologiju za učenje generisanja ultrazvučnog holograma, mrežu dubokog učenja optimizovanu za generisanje ultrazvučnog holograma i novu funkciju gubitka, dok je dokazao validnost i izvrsnost svake komponente kroz simulacije i stvarne eksperimente.
Profesor odeljenja za elektrotehniku i računarstvo DGIST-a Hvang Jae-ioon je rekao: „Primenili smo tehnologiju dubokog učenja na ultrazvučne holograme predložene relativno nedavno. Kao rezultat toga, razvili smo tehnologiju koja može slobodno, brzo i precizno da generiše i promeni oblik ultrazvuka. snopovi“, i dodali: „Nadamo se da će rezultati ovog istraživanja biti korišćeni u tehnologiji precizne stimulacije mozga specifičnoj za pacijente i opštim ultrazvučnim poljima (ultrazvuk, termalna terapija, itd.)“.
