segmentation4 [Research review] - Learning Deconvolution Network for Segmentation (국문) ✅ This article is a compilation of research reviews for study purposes. It was not written for commercial purposes. If there are any issues, it will be deleted. ✅ It's written in Korean, so if you need it, click the translate button and read it.논문 소개딥러닝 기반 Semantic 시맨틱 세그멘테이션이 막 활발해지던 시기, [Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation]은 단순히 FCN 구조를 따라가는 대신, “REAL Decoder”를 가진 네트워크를 제안.. Paper review 2025. 11. 19. CH 03-2. TCGA_Weakly Supervised Learning for segementation TCGA projectTCGA는 대규모 게놈 시퀀싱을 비롯한 게놈 분석 기술을 적용하여 암의 분자 기반에 대한 이해를 가속화하기 위한 프로젝트이다. 프로젝트에서 생성된 데이터는 20,000개 이상의 주요 암을 분자화하고 33가지 서로 다른 암 유형을 조사하여 데이터화 해두었습니다. 우리는 이 데이터 셋을 이용하여 Rectal cancer(직장암) 데이터를 활용해서 Rectal cancer의 subtype을 구분하도록 학습시킬것이다. 보통 CMS1, 2, 3, 4 type 이렇게 총 네가지로 나뉘는데 오늘 Segmentation을 통해 검사할 subtype은 CMS4이다. 가장 생존률이 낮은 subtype으로 알려져있다.데이터 준비TCGA데이터는 WSI(Whole Slide Image)로 데이터 사이즈가 .. 의료 AI(딥러닝) 공부 일기 2024. 7. 8. CH 03-2. Histology Image & Weakly Supervised Learning Histology?Histology(조직학)는 다양한 질병의 발병기전과 진단을 이해하는 데 사용되는 조직과 세포를 현미경단위로 연구하는 학문이다. 질병의 진단을 받게 되면 기본적으로 찍는 이미지이다. 병리의학적으로 실제 병이 있는지 체크할 수 있다.최근 정밀의료에 대한 관심이 뜨거워지고 있기 때문에 초개인화된 맞춤의학의 시대가 다가오고 있다. 개인의 Mulit-Omics 데이터를 활용하여 정밀의학을 시도하는 것을 Precision medicine이라고 한다. 이쪽으로 cancer나 기타 여러 질병들의 histoloy data들이 모아지고 있다.WSI(Whole Slid Image)Histology data의 특징은 크기가 정말정말 크다는 것이다. 보통 조직이나 세포를 현미경으로 찍어놓은 사진은 WSI(W.. 의료 AI(딥러닝) 공부 일기 2024. 7. 8. CH 03-0. Deep Learning for Biomedical Image Biomedical Image Training 개요BIT(BT + IT)분야에서 가장 성공적으로 성장한 분야는 vision application 분야이다. 최근 자연어 처리도 각광 받고 있지만 기존에 CS 분야에서 CV가 크게 성장했었기 때문에 딥러닝의 폭발적인 발전이 이루어질 수 있었다.그 대표적인 사례가 Lung cancer에 image deep learning을 접목하여 FDA approved를 받은 사례와 논문이 있다.이를 위해 세가지 도메인이 합쳐지게 된다. “Medical Image data + CV + ML”앞선 챕터에서 자주 등장했듯이 바이오메디컬 분야도 데이터의 양이라는 한계에서 벗어나기 위해 벤치마킹 데이터셋을 위한 노력이 이어지고 있다. 그 예시 중 하나가 “MedMNIST”Conv.. 의료 AI(딥러닝) 공부 일기 2024. 7. 7. 이전 1 다음
