SMARTAI : 객체찾기와 분류
Lateral Flow assay 기반 래피드키트의 진단결과를 위치 분석과 시계열 분석기술을 통해 학습시킴으로써 높은 민감도와 정확도를 나타낼 수 있는 딥러닝 기반의 면역분석용 소프트웨어 기술입니다. 객체 찾기 및 분류를 위한 두 단계의 CNN 모델 알고리즘 (YOLOv3와 ResNet-18)으로 구성되어 있으며, 다양한 훈련 데이터 확보, 데이터 증강 및 알고리즘 최적화된 기술입니다.
SMARTAI은 YOLOv3을 통하여 스마트폰 이미지에서 키트를 찾은 후, 양/음성에 대한 정보를 담고 있는 테스트 라인 영역을 획득하고, 획득한 이미지를 ResNet-18에 전달하여 양/음성 판단 결과를 얻을 수 있습니다.
SMARTAI 의 우수한 기능 중 하나는 키트 전체가 아닌 테스트 라인만을 입력값으로 사용하는데 있으며
반복적인 학습을 통해 color 및 brightness에 따른 보정 및
주변환경에 따른 결과 variation을 최소화하여 15초이내의 짧은 시간에 정확한 결과를 제공합니다.
이를 통해 사용자가 진단시약을 사용함에 있어 높은 정확도로 일정한 결과를 제시할 수 있습니다.
TIMESAVER 기술 : POCT 기술의 혁명
현장진단(POCT)에서 신속한 진단을 제공하기 위해 래피드키트의 색변화를 딥러닝을 통해 학습하고, 색변화가 발생하는 초기에 최종반응을 예측하는 알고리즘을 개발하였습니다. 핵심 딥러닝 알고리즘은 YOLO, CNN-LSTM 및 완전 연결(FC) 계층으로 구성된 아키텍처이고, 스마트 AI 기반 검증을 통해 진단시간을 획기적으로 줄이는 기술을 구현하였습니다.
