인공지능16 [JR3] Vuno Published Journal Papers in Lung CT A.I. Journal Review in 3 lines: Vuno Published Journal Papers in Lung CT A.I. [Since 2023] 1. Park, Doohyun, et al. "Development and validation of a hybrid deep learning–machine learning approach for severity assessment of COVID-19 and other pneumonias." Scientific Reports 13.1 (2023): 13420. [Since 2022] 2. Park, Sohee, et al. "Application of computer-aided diagnosis for Lung-RADS categorization in .. 2024. 3. 30. 2023년도 강의 기록 # 세줄 요약 # 2023년도에 (주)뷰노 BLU3팀 Lung Part 파트장, 서울대학교 응용바이오공학과 박사과정, 연성대학교 보건의료행정과 출강교수 소속으로 강연한 기록 정리 간단하게 강의 일정, 강의 대상, 강의 내용만 정리 각 강의별 상세한 내용 문의 및 강연 요청은 메일 또는 댓글로 문의주세요. jonghun.jeong@vuno.co jonghun.jeong@snu.ac.kr # 강의 기록 # 가천대학교 - 뷰노(VUNO)와 함께하는 딥러닝 윈터스쿨 2023 강의 일정: 2023.02.03 13:00~17:00 강의 대상: 가천대학교 컴퓨터공학과, 의용생체공학과, 기계공학과 소속 학생들 16명 강의 내용: 비전 딥러닝 - 영상 데이터 처리, 비전 딥러닝 기초, 비전 딥러닝 심화, 현업 연구 사례.. 2023. 8. 30. Handa et al., 2022, Novel Artificial Intelligence-based Technology for Chest Computed Tomography Analysis of Idiopathic Pulmonary Fibrosis # 세줄 요약 # 연구 목적: 흉부 CT 영상에서 폐 조직(parenchymal)과 기도(airway)에서의 병변을 검출하는 인공지능 분석 소프트웨어를 개발하고, IPF(idiopathic pulmonary fibrosis; 특발성 폐 섬유증)를 가진 환자들의 예후를 예측 하는 것. 저자들은 고해상도 CT (high-resolution CT; HRCT) 304개를 가지고 자동으로 10가지 유형의 폐 조직 패턴(+기도)을 정량화하는 AIQCT(artificial intelligence-based quantitative CT image analysis software)를 개발하였고, 이후 개발된 AIQCT를 IPF를 가진 환자 120명의 HRCT 영상에 적용하여 병변의 볼륨과 생존률과의 관계를 분석하였다. .. 2023. 6. 9. 비전 딥러닝 특강 - 1-2. 인공지능 개념 / 인공지능이란? 2023. 2. 9. [PN-ImTLSM] Xue et al., 2021, PN-ImTLSM facilitates high-throughput low background single-molecule localization microscopy deep in the cell # 세줄 요약 # 1. Light-sheet fluorescence microscopy (LSFM)은 이미징 속도가 빠르고 배경 제거(background removal)에도 탁월하여 널리 쓰이는 이미징 방법이지만, 일반적으로 excitation/detection의 방향이 직교(orthogonal)하도록 현미경을 설계하여 생기는 구조적인 문제로 인해 single-cell imaging에 사용하기 힘들다. 2. 저자들은 배경을 제거하고 높은 처리량(high-throughput)을 가진 새로운 형광현미경법(fluorescence imaging)인 "The Immersion Tilted Light Sheet Microscopy" (ImTLSM)을 제안함으로서, 단분자(single molecule) 검출 감도와 .. 2023. 1. 31. 비전 딥러닝 특강 - 1-1. 인공지능 개념 / Orientation 2023. 1. 30. [강의 개요] 비전 딥러닝 특강 # 강의 개요 # 강사: 정종훈 대상: 딥러닝 입문자 내용: 영상을 다루는 비전 딥러닝을 중심으로 한 이론+실습 특강 # 강의 설명 # 서울대학교 융합과학기술대학원 응용바이오공학과 "바이오이미징 & 바이오포토닉스 연구실"에서 동료들을 위해서 진행한 내부 특강을 기반으로 딥러닝 입문자를 대상으로 만든 강의이다. 파이썬 코딩은 이미 알고 있다는 것을 가정하고 진행하였으며 우선은 딥러닝 개념 이해 및 코딩 입문을 목표로 하기에 라이브러리는 텐서플로2(케라스)로 이론과 실습을 진행하고, 이후 개념을 숙지한 상태에서 추가 실습으로 파이토치를 실습하였다. 주로 참고한 교재는 "케라스 창시자에게 배우는 딥러닝"와 "파이토치 첫걸음"이다. 본 블로그에서는 강의 노트만 제공한다. (* 원본 PPT 또는 강의를 원하시는 .. 2023. 1. 30. Depthwise Separable convolution이 기존의 convolution 보다 연산량이 적은 이유 # 세줄 요약 # Depthwise separable convolution 은 각 채널별로 나누어 각각의 feature map에 대해 1-channel convolution을 연산하는 depthwise 단계와 채널별로 구해진 feature map을 1x1 kernal convolution으로 하나의 channel로 합성시키는 separable 단계로 이루어져 있다. 일반적인 convolution의 연산량은 다음의 식으로 계산한다: (kernel size)^2 * (input channel number) * (input_size)^2 * (output channel number) * (output size)^2 Depthwise separable convolution의 경우 depthwise 단계에서 in.. 2021. 8. 25. Lee & Park, 2019, Application of Artificial Intelligence in Lung Cancer Sreening # 세줄요약 # 저선량 CT를 이용한 폐암검진은 그 폐암 사망률 감소 효과가 입증되었기에, 효과적인 폐암검진을 위해서는 저선량 CT에 대한 정확한 판독이 필요하다. 인공지능 기술을 활용한 저선량 CT 판독 보조시스템 개발은 영상의학 전문가들의 판독에 대한 피로도를 줄일 수 있고, 딥러닝(deep learning) 기술의 적용으로 우수한 진단성능을 보이기에 학계 및 산업계에서 큰 관심을 보이고 있다. 폐암검진에서 딥러닝 기술(인공지능 기술)을 적용할 수 있는 분야는 컴퓨터 보조 병변 검출, 판독문 생성, 폐결절의 악성도 평가, 환자의 예후 예측 등이 있다. # 상세리뷰 # 1. 저선량 CT를 이용한 폐암검진은 그 폐암 사망률 감소 효과가 입증되었기에, 효과적인 폐암검진을 위해서는 저선량 CT에 대한 정확한.. 2021. 3. 15. [VGG] Simonyan & Zisserman, 2015, Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition # 세줄 요약 # 저자들은 대량의 영상 인식 과제에서 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)의 깊이(depth; 여기선 신경망의 층을 늘리는 것을 의미함)에 따른 정확도의 변화를 연구하였다. 이 논문에서 소개된 신경망 모델은 매우 작은 크기(3X3)의 합성곱 필터(Convolutional filter)로 구성하여 신경망의 깊이를 증가시켰으며, 이 모델은 선행 신경망 모델들과 비교하여 신경망의 깊이는 16~19층까지 늘려서 유의미한 성능 향상 결과를 보여주었다. 이 논문의 저자들인 VGG그룹은 2014년 이미지넷 영상 인식 대회(ImageNet Large-Scale Visual Recoginition Challenge; ILSVRC)에서 localization 부문에서 1등, .. 2020. 12. 9. 이전 1 2 다음
