컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 2-6 Medical Image Classification
2020. 8. 11. 23:05
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
