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의료영상과 인공지능 ④ X-ray, CT, PET

1. X-ray X-ray tube (광원)에서 X-ray를 피사체에 쏘면 X-ray의 에너지가 높기 때문에 피사체를 통과하게 된다. 통과된 신호를 Detector에서 받아들인다. X-ray가 몸에 있는 tissue(공기, 뼈, 근육 등)를 통과하면 tissue의 intensity(강도)에 따라 통과된 에너지가 달라진다. Detector는 피사체를 통과해서 받은 X-ray를 전기 신호로 바꾸어 영상을 만들어낸다. 2. Computed Tomography (CT) X-ray의 원리를 이용하는데 여러장의 2D 영상들을 Computing 작업을 통해 3D 영상으로 만들어낸다. 우선 X-ray tube와 Detector를 이용하여 피사체를 여러 방향에서 찍은 2D 영상을 만들고, 적분을 사용하여 영상을 다 더하..

인공지능/의료 2021.05.08

[서울/남대문] 쌍화차세트 강력추천, 더쌍화커피

날이 더워지나 했더니 갑자기 비가 내리고 추워졌다. 원래는 남대문 시장을 구경가서 젤라또가게에 가려고 했는데 너무 추워서 쌍화차 카페에 갔다. 더쌍화커피는 동대문점을 처음 가봤었는데 쌍화차가 맛있고 구성이 알차서 다음에 또 가봐야겠다고 생각하던 곳이였다. 이번에 간곳은 더쌍화커피 남대문점이다. 나는 전통쌍화차 세트를 시켰다. 가게는 소박하지만 전통찻집 느낌으로 예쁘게 꾸며놨다. 사장님도 매우 친절했다. 그리고 계산대 근처에 벌꿀집같은 여러가지 건강식품들을 파는데 신기했다. 전통쌍화차 세트가 나왔다. 5천원의 가격임에도 정갈하고 푸짐한 구성인거 같다. 사장님께서 나온 음식들을 하나하나 설명해주셨다. (아래 왼쪽) 쌍화차에 담겨져 있는건 새싹삼인데 잎까지 한번에 먹으면된다. 조그맣지만 상당히 쓰다!! (아래..

일상/맛집 2021.05.01

남대문 수입 주류상가 (가격표, 영업시간, 위치)

작년에 보드카를 싸게 파는 러시아 가게?빵집?을 발견해서 한동안 여러가지 보드카를 모으는 재미에 빠졌었다. 그러다 우리나라에서 면세점 다음으로 양주를 싸게 파는 남대문 주류상가를 알게 되었다. 그리고 오늘 드디어 남대문 주류상가에 갔다. 회현역 6번출구에서 쭉 걷다보면 농협이 있고 거기서 조금만 더 가면 시장 골목이 나온다. 골목의 오른쪽으로 들어가면 위 사진처럼 옷가게 들이 있고 수입명품상가 건물이 나온다. 여기서 지하로 내려가면 수입 식품과 양주를 파는 가게들이 나온다. 사람들이 자주 가는 광천상회와 석진상회 말고도 양주를 파는 곳이 몇군데 더 있었다. 다양한 양주들이 모여있는걸 보니까 괜히 없던 술욕심이 생기는듯 했다. 난 먼저 광천상회에서 글렌피딕 18년 700ml (13만원)을 구매했다. 인터넷..

[서울/회현] 미쉐린 가이드 선정 탄탄멘, 금산제면소

남대문 시장에 가기전에 근처에서 점심을 먹기로 했다. 찾아보니 탄탄멘을 파는 금산제면소가 미쉐린 가이드 서울 2021에 선정된 맛집이래서 그곳에 가기로 정했다. 미쉐린 가이드의 의견 "금산제면소는 정창욱 셰프가 운영하는 면 요리 전문점이다. 회현동 언덕에 자리한 이곳은 식당보다 더 넓은 제면소를 갖추고 매일 신선한 면을 직접 만들어 손님에게 제공한다. 정 셰프는 제면 공부를 위해 일본에 유학까지 다녀왔다. 이곳에서 선보이는 국물 없는 비빔면 스타일의 면 요리엔 산초와 고춧가루, 흑식초와 고추기름을 얹어 낸다. 쫄깃한 식감이 일품인 면 요리엔 부드러운 온천 달걀과 얼얼하게 매운 마라 등의 토핑을 추가할 수 있다. 이곳에선 따로 예약을 받지 않고, 그날 만든 면이 소진되면 영업을 종료한다."(https://..

일상/맛집 2021.05.01

의료영상과 인공지능 ③ Image acquisition

1. Image acquisition 광원에서 나온 빛이 물체에 닿게 되면 특정 빛이 반사된다. 이 반사된 빛을 센서를 통해 취득하면 영상으로 만들어 진다. 보통 카메라에서는 CCD, CMOS 센서를 사용하는데 가시광선을 전기 신호로 바꿔주는 역할을 한다. 전기신호의 명암차이로 색깔차이를 표현해준다. 위의 그림은 빛의 파장 영역대이다. CCD, CMOS 센서와 사람의 눈으로 볼 수 있는건 가시광선 영역대(400nm~700nm)이다. 광원과 광원을 받아들이는 센서를 바꾸면 다양한 영역대의 빛을 확인 할 수 있다. 예를 들어 광원에서 자외선 내보내고 자외선 센서로 빛을 받아들이면 자외선 시스템이 만들어 지는 것이다. 위의 그림에서 확인할 수 있듯이 왼쪽으로 갈수록 파장이 짧아지는데 파장이 짧을수록 에너지가 ..

인공지능/의료 2021.04.29

의료영상과 인공지능 ② PACS, DICOM, Visualization

1. PACS 의료영상 저장 전송 시스템(Picture archiving communication system, PACS) 장비들로부터 취득된 영상들이 DICOM 포맷으로 중앙 서버에 저장된다. 중앙 서버를 PACS라고하며, 여기서 의료영상을 불러오면 사용자가 볼 수 있도록 visualization이 된다. 영상 진단장치(CT, X-ray 등)를 통하여 획득된 영상정보를 디지털 상태로 획득·저장하고, 그 판독과 진료기록을 함께 전송·검색하는데 필요한 기능을 통합적으로 처리하는 시스템이다. 여러 구성요소가 결합되어 운용되는 시스템으로 PACS 전용 소프트웨어를 기반으로 의료장비(CR, DR, 판독 모니터 등 포함), IT장비(서버, 스토리지, PC, 모니터, 네트워크 등 포함), 애플리케이션 소프트웨어가 ..

인공지능/의료 2021.04.28

의료영상과 인공지능 ① Introducation

1. 인공지능을 사용한 의료영상 분석 개요 2. 의료영상에 사용되는 대표적인 인공지능 기법 3. 의료영상과 인공지능 활용 사례 1) 슬라이드 스캐너 (Philips) - 조직 검체의 수술병리검사 슬라이드를 디지털 이미지로 전환해 병리의사가 검토 및 분석 - 2018년 FDA 승인 받음 2) 뷰노메드 본에이지 (뷰노) - 손의 X-ray 영상으로 뼈 나이(골 연령·Bone age) 측정. 결과에 따라 생활습관 개선이나 호르몬 치료 등을 도움 - 판독속도를 20%~40% 향상시키고 판독 정확도를 약 10% 향상 3) TiSepX (메디컬아이피) - 코로나19 환자의 X-ray 영상에서 폐렴 병변의 면적과 비율 등 수치 정보를 얻게 돼, 신속하고 정확하게 중증도를 판별 - 폐 병변의 결과값 CT와 99.5% ..

인공지능/의료 2021.04.21

개발자들이 공부하는 주기

오랜만에 블로그에 들어왔는데 재밌는 현상을 발견했다. 블로그 방문자 수에 규칙이 있어 보이는 것이다. 보통 내 블로그는 공부를 목적으로 오시는 분들이 많은 거 같은데 다들 토요일엔 공부를 쉬나 보다. 그리고 수요일이 좀 고비인 거 같다. 일요일부터 조금 힘내시는 분들도 있고, 월요일엔 다시 열심히 공부를 하는 걸로 보인다. 3월 29일엔 무슨 일이 있었던 걸까? 비 오는 날마다 예전에 포스팅한 부침개 맛집 글이 인기인걸 보고 신기해했던 게 기억난다. 그리고 한동안 블로그 관리를 게을리했음에도 불구하고 꾸준히 찾아주시는 분들이 있어서 감사하다. 들어온 김에 다시 열심히 포스팅해봐야겠다!

리눅스(우분투) 기본 명령어 모음

a alias 명령어 간소화하기 apropos 관련된 명령어 찾기 arch 컴퓨터 종류 알기 arp 같은 서브넷의 IP 보여주기 at 작업 시간 정하기 atd 계획성 있는 작업 실행하기 awk 특정 패턴 문자 처리하기 a2p 펄 파일로 바꾸기 b badblocks 배드 블럭 검사하기 bc 계산기 biff 메일 수신 소리로 확인하기 bg 후면작업; 배경화면 설정 bind 키나 함수 순서 결합하기 break 루프 빠져나가기 c case 조건 처리하기 cat 화면상에서 파일 보기 cd 디렉토리 변경하기 cfdisk 디스크 설정하기 chattr 파일 속성 변경하기 chfn 사용자 정보 변경하기 chgrp 파일, 디렉토리가 속했던 그룹 바꾸기 chmod 파일 권한 바꾸기 chown 파일 주인 바꾸기 chsh 지정..

인공지능/기타 2020.07.27

파이토치 - 전이 학습

1. 데이터 준비 1) DataLoader 작성 # 구글 드라이브와 구글 코랩을 연동 from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive') # 라이브러리 불러오기 import torch from torch import nn, optim from torch.utils.data import (Dataset, DataLoader, TensorDataset) import tqdm # DataLoader 작성 from torchvision.datasets import ImageFolder from torchvision import transforms # ImageFolder 함수를 사용해서 Dataset 작성 train_imgs = ImageFolder("..

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