컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 2-6 Medical Image Classification

컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 2-6 Medical Image Classification

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/63129/

Medical Image Classification

일반적으로 parameter 숫자는 많은데 sample 숫자가 적을 때 overfitting 문제가 생깁니다.

medical image 검은색 배경은 분류에서 의미없음.

Feature Extraction

FSL & Freesurfer : 무료 소프트웨어 (연구용)

white matter, gray matter etc : segmentaion 사용

=> 이를 통하여 brain의 volume, thickness, intensity 정보를 얻을 수 있다.

feature를 뽑아 input으로 사용.

URL : 

https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/

https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/FreeSurferWiki

preprocessing를 통한 color, shape feature를 뽑아 classification 활용

URL : https://camelyon17.grand-challenge.org/Data/