전체 글83 [의료이미지 분석]Introduction to medical image analysis https://www.edwith.org/medical-20200327/joinLectures/30437 위 강조를 참조하여 작성하였습니다. 포스팅에 사용된 이미지 역시 위 강의의 슬라이드에서 가져왔습니다. @의료 이미지 분석이란? 의료 이미지 분석은 컴퓨터 비전과 머신러닝 모두 이용하는 학문으로, 의료 영상을 AI를 통해 빠르고 정확하게 진단하고자 하는 것이 목표임 최근 머신러닝과 컴퓨터 비전에서 사용하는 발전된 기술인 딥러닝을 자주 이용하게 됨 (*다만 컴퓨터 비전에서 다루는 이미지/영상은 2D 인 반면, 의료 이미지 분석에서는 대게의 이미지가 3차원이라는 측면에서 차이가 있음) @의료 이미지 분석의 활용 예 - raw 데이터를 취득하는 과정에서 딥러닝을 이용 - 라벨을 갖춘 훈련 데이터 셋으로부터 .. 2021. 9. 22. [Classification]FuCiTNeT COVIDGR Dataset and COVID-SDNet Methodology for Predicting COVD-19 Based on Chest X-Ray Images 초록 Abstract COVID-19를 검사하는 방법은 크게 RT-PCR, CT, Chest X-Ray(이하 CXR) 로 나눌 수 있다. 세 가지 방법중 CXR는 time/cost 효율적이며 대부분의 병원에서 이용가능하다는 장점이 있다. 따라서 CXR 이미지를 DNN 구조를 거쳐 classification 하고자 한 것이 본 논문의 목표이다. 그러나 현존하는 데이터셋은 편향되고 상이하다는 문제가 있다. 따라서 본 논문은 (1) 기존의 COVID-19 분류 모델의 high sensitivites 이해, (2) 심각성에 따른 라벨을 포함한 .. 2021. 9. 16. [TIL] 파이토치 error 2건 [파이토치 학습이 안 되는 경우] (1) 모든 파라미터의 requires_grad가 True로 설정되어 있는지 확인한다 (2) 파라미터만 requires_grad=True 여야 하는 것은 아니다. 인풋 역시 마찬가지이다. 한편 loss는 requires_grad=True 인 것은 크게 중요하지 않다. loss는 input들이 requires_grad 가 True 이면 아무 상관 없는 듯하다. [dtype error] 말그대로 타입이 안 맞아서 생긴 에러 (1) int/float/long 기본적인 타입을 확인한다 (2) input과 model 이 동일한 디바이스에 있는지 확인한다 + 종합해서 보자면 loss 자체의 requires_grad나 type 보다는 input 의 requires_grad와 type.. 2021. 9. 1. [Generation]Generative Adversarial Nets 우왕! 이번엔 새로운 분야 이미지 생성이다! 하지만 난 그닥 흥미가 가지 않는다. 정말 재밌고 놀라운 걸 할 수 있는 분야인 건 확실한데........약간 그거다 불쾌한 골짜기..무서워....... 그리고 사실 정답이 있다는 측면에서 이런 이과쪽 공부를 즐겨했는데 음 이젠 정답을 측정할 수 없는 분야를 한다는 것도 뭔가 흥미가 뚝 떨어진달까 몰라 뭔 미래에는 내가 GAN으로 먹고 살지도... 아닐 수도 있지만! 하하 이번엔 설명이 안 꼼꼼할 수도 있다 대신에 이번엔 코드 리뷰가 들어있찌! 퇴사 이후 오랜만에 만나는 토치............... 깃헙에서 찾은 심플 갠~ https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial/blob/master/tutorials/03-advance.. 2021. 8. 23. 이전 1 ··· 10 11 12 13 14 15 16 ··· 21 다음
