컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 1-2 Introduction to medical image analysis 1

컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 1-2 Introduction to medical image analysis 1

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/63118/

본 강좌의 영상 분석을 통한 장점

★) Assist reading of scans, slides, lesions

★) Prevent blindness

★) Classify cancer, identify mutations

★) Promote patient safety

★) Predict death in-hospital

a roadmap for foundational research on artificial intelligence in medical imaging 2019

Imaging Device(MRI, CT)로부터 Raw Data를 얻음

Labeled Training Data를 기반으로 Decision Support System 구성

최신 왜 그런 결과를 냈는지를 알아보는 Explanation Method 방법 또한 활발히 연구 중

Actionable Advice 어떤 식으로 행동을 해야하는지를 알려줄 수 있음

2019.4.22

GE Healthcare's deep learning-based image reconstruction engine gained FDA clearance

딥러닝으로 방사성 물질은 적게 나오면서 reconstruction이 잘 되는 영상을 얻을 수 있을 것

2017.4.13

Philips receives FDA clearance to market Philips IntelliSite Pathology Solution for primary diagnostic use in the US

scanner된 영상 digital image로 변환, 현미경을 수동으로 변화시키지 않고 마우스만으로도 Zoom in and out이 가능.

정확히는 reconstruction은 아니지만 이미지를 얻어내는 구분을 smart하게 바꿈.

CheXNet

X-ray input -> Output(병명 %) Decision 이유를 색으로 보여줌

CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning, 2017

https://arxiv.org/abs/1711.05225