컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 3-6. 3D CNN with demographic scores

컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 3-6. 3D CNN with demographic scores

본 내용은 Edwith의 컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석을 요약 정리한 내용으로 DGIST 박상현 교수님과 Edwith, STAR-MOOC에 그 저작권이 있음을 미리 공지합니다.

URL : https://www.edwith.org/medical-20200327/lecture/63136/

Convolutions in 3D

의료영상의 경우 3D인 경우가 많습니다.

intensity 영상이기에 channel은 1인 것이 대부분입니다.

이에 따라 3D volume에 3D filter를 사용함으로써 사용합니다.

ex) 

6x6x6x1 input image volume

3x3x3x1을 16번 사용하는 3D filter

결과 : 4x4x4x16

3x3x3x16를 32번 사용하는 3D filter 한번 더 사용

결과 : 2x2x2x32

3D CNN with Demographic Scores

Age, Gender과 같은 Demographic Score들을 feature로 사용할 수 있습니다.

데이터 양이 많아야 Demographic Score들을 유의미하게 사용할 수 있습니다.