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딥러닝/프로젝트

[Kaggle] CT Medical Image - (0) 서론, 액션 플랜

by 혜 림 2021. 9. 25.

2021. 09. 24 일부터 시작

혜림

 

 0. 프로젝트의 배경 

 

 이번에 kubig에서 개인 프로젝트를 진행하게 되었다. 나는 2주 안에 완결낼 수 있으면서, DICOM 파일을 다룰 수 있는 프로젝트를 하고 싶었다. 캐글에서 과거에 아래와 같은 대회가 열렸음을 찾았고, 이와 관련한 프로젝트를 진행하고자 한다.  https://www.kaggle.com/kmader/siim-medical-images?select=dicom_dir 

 

CT Medical Images

CT images from cancer imaging archive with contrast and patient age

www.kaggle.com

 

1. 프로젝트의 목적

 

  'CT 사진으로부터 CONTRAST 사용 여부 확인하기' 

 

 

* contrast란? 

http://amc.seoul.kr/asan/healthinfo/easymediterm/easyMediTermDetail.do?dictId=3650 

 

조영제(contrast medium) | 알기쉬운의학용어 | 의료정보 | 건강정보 | 아산병원

 

amc.seoul.kr

 

2. 프로젝트 데이터 셋

 

 다양한 연령대와 성별의 환자들 lung CT 사진 DICOM 형식으로 모아 놓은 데이터 셋이다. 

Data Citation 

Albertina, B., Watson, M., Holback, C., Jarosz, R., Kirk, S., Lee, Y., … Lemmerman, J. (2016). Radiology Data from The Cancer Genome Atlas Lung Adenocarcinoma [TCGA-LUAD] collection. The Cancer Imaging Archive. http://doi.org/10.7937/K9/TCIA.2016.JGNIHEP5

 

3. 프로젝트 액션플랜 

 

일자 목표 활동로그 
~9/24 데이터 셋 서버에 옮겨놓기  -
9/25~9/26 DICOM 파일 array로 전환 및 시각화 
https://hyelimkungkung.tistory.com/47?category=935193  
9/27~9/29 DataLoader 만들기  https://hyelimkungkung.tistory.com/48
9/30~10/2 모델 만들기 + 훈련 https://hyelimkungkung.tistory.com/50
10/3 성능 지표 계산하기  https://hyelimkungkung.tistory.com/51
10/4 Augmentation https://hyelimkungkung.tistory.com/52
10/5~10/6 결과 정리 및 시각화  https://hyelimkungkung.tistory.com/53

 

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