컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 5-5,6. Weekly supervised learning, Multiple instance learning

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

Weekly Supervised Learning

여러 class label에 대해 어떤 부분이 문제가 있는지는 확인이 불가

이를 앞장에서 다룬 Class Activation Map을 통해 확인

Bounding Box 또는 Segmentation을 통해 질병 원인 부분을 알려주는 방식을 사용하기도 함

Image Label을 통해 Training을 하고 Test할 때 Bounding Box까지 찾아줘야하는 문제 혹은 Segmentation을 찾아주기 위해 Pixel Label을 붙여야하는 문제가 Weekly Supervised Learning 문제

Bounding Box이 주어졌을 때 Test시 Pixel Label을 찾아야하는 문제 또한 Weekly Supervised Learning 문제

여러 열쇠 꾸러미가 있다고 가정할 때 문이 열리는 꾸러미, 문이 열리지 않는 꾸러미들이 존재하고 이에 새로운 열쇠 꾸러미를 통해 문이 열릴지 말지 구분하는 문제가 Multiple Instance Learning

Cancer는 아주 작은 영역의 Region 병변이 존재.

이 때 각 이미지당 여러 Patch를 sampling하여 classifier를 통한 구분을 하여 이미지의 판별을 하겠다는 것이 Multiple Instance Learning

key - instance -> instance classifier를 통한 normal vs abnormal 구분

1개의 키만 맞아도 cancer로 판별하여 abnormal 판정.

어느 정도 weakly supervised learning과도 연관성이 깊다.