예: 기존 현미경 이미지를 학습해 증강 데이터를 생산하거나, 질병 조직 사진을 변형·합성해 연구 범위를 넓히는 용도.

실제 사진과 구분하기 어려운 정도의 고해상도 합성 이미지를 만들 수 있어, 의료 영상 데이터 증강 등에 활용됩니다.

예: 세포 형태 분류, 병변 영역 탐지, 유전자 발현 시각화 등 연구·진단 전반에 걸쳐 사용됩니다.

이후 해상도나 색상 보정, 불필요한 노이즈 제거 등 고품질 데이터셋 구성을 위해 전처리 과정을 수행합니다.

GPU 클러스터 등 고성능 컴퓨팅 환경에서 데이터셋을 대규모로 학습시킵니다.

오차를 분석하고 하이퍼파라미터 튜닝이나 데이터 증강 등을 통해 성능을 높입니다.

필요 시, 분석 툴이나 시각화 솔루션과 연동하여 추가적인 활용 방안을 제시합니다.

희귀 질환 연구를 위한 합성 세포 이미지 생성으로 데이터 부족 문제 해결

약물 처리 전·후 세포 이미지를 비교하여 독성 평가나 효능 관찰에 활용

연구 논문, 학회 발표 등에서 가시적이고 직관적인 데이터 제공

민감 정보가 포함된 이미지를 익명화·변형해 개인정보를 보호하면서 분석 가능