Truman Show

StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains Yunjey Choi*, Youngjung Uh*, Jaejun Yoo*, Jung-Woo Ha In CVPR 2020. (* indicates equal contribution) Paper: https://arxiv.org/abs/1912.01865 Video: https://youtu.be/0EVh5Ki4dIY Github: https://github.com/clovaai/stargan-v2 GitHub - clovaai/stargan-v2: StarGAN v2 - Official PyTorch Implementation (CVPR 2020) StarGAN v2 - Official PyTorch Im..

1. 의료영상 Classification 1) Brain image Classification - Brain image에서 흰색부분을 WM(White matter), 회색부분은 GM(Gray Matter), 검정부분은 CSF(Cerebrospinal Fluid)라고 한다. - 아래쪽에있는 두개의 덩어리는 Ventricles 이라고한다. - 알츠하이머의 경우 정상 이미지에 비해 GM부분이 비어보이고, Ventricles이 커져있는것을 확인할 수 있다. - 이러한 정상 이미지와는 다른 특징으로 classification을 수행한다. - 문제점은 주로 3D 영상을 사용하기 때문에 영상 크기가 크다. - 또한 정상이여도 나이가 들면 GM이 적어지는 현상이 발생하므로 나이에 따른 영상을 모아서 classifica..

1. Magnetic Resonance Imaging (MRI) MRI는 자기공명영상(MRI: Magnetic Resonance Imaging)을 뜻하는 말로써, 인체를 자장이 형성 되어있는 직경 50~60cm의 커다란 통으로 만든 자석 장치에 눕히고, 고주파(Radio Frequency Pulse)를 발생시켜 인체에 보낸 후 인체내의 수소원자핵의 반응으로부터 발생되는 신호를 모아 컴퓨터로 계산하여 인체의 모든 부분을 단면 및 3차원영상으로 재구성하여 질병의 유무를 진단하는 검사이다. 몸에 있는 수소 원자핵들이 평소엔 랜덤한 방향을 가지고 있는데 마그네틱 필드를 걸어주면 일정한 방향을 가르키게 되면서 세차운동을 한다. 수소 원자핵이 도는 속도는 자기장의 크기에 따라 변하며 스캐너 자기장의 크기는 1.5T..

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 ..

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 ..

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% ..

출력층의 활성화 함수 신경망은 분류와 회귀 모두에 이용할 수 있다. 일반적으로 회귀 문제에는 항등 함수를, 분류 문제에는 소프트맥스 함수를 사용한다. 항등 함수 (Identity Function) 입력을 그대로 출력한다. 회귀 문제에 사용된다. 회귀 문제의 특성상 데이터 간의 연속적인 관계가 있어야하기 때문에 다른 활성화 함수가 필요 없다. 소프트맥스 함수 (Softmax Function) 0과 1사이의 실수를 출력한다. 이때 출력값들의 합은 1이다. 분류 문제에서 사용된다. (2종류로 분류하는 문제에는 시그모이드 함수가 사용된다.) 활성화되기 전의 출력값들을 전체와의 비율(확률)로 나타내주는 활성화 함수 소프트맥스 함수를 적용해도 각 원소의 대소 관계는 변하지 않는다. 위의 식 1 대로 사용하면 지수 ..

1. 활성화 함수(Activation Function)란? synapse는 전달된 전기신호가 최소한의 자극 값을 초과하면 활성화되어 다음 뉴런으로 전기신호를 전달한다. 활성화 함수는 이것을 모방하여 값이 작을때는 출력값을 작은겂으로 막고 일정한 값을 초과하면 출력값이 급격히 커지는 함수를 이용한다. 신경망에서는 전달받은 데이터를 가중치를 고려해서 합산하고 그 값을 활성화 함수를 적용해 다음층에 전달한다. 신경망에서는 활성화 함수로 비선형함수를 사용해야 한다. 입력 신호의 총합을 출력신호로 변환하는 함수 입력 신호의 총합이 활성화를 일으키는 지를 정하는 역할 가중치가 곱해진 입력 신호의 총합을 계산하고, 그 합을 활성화 함수에 입력해 결과를 내는 2단계로 처리된다. 입력 신호의 총합 계산 : a = w1x..

인공지능이란 무엇일까? 인공지능은 '강아지 사진을 보면 이것이 강이지다.', '고양이 사진을 보면 이것이 고양이다.' 같은 문제(image classification)를 기존의 알고리즘에 비해 굉장히 잘풀어낸다. 문제를 단순화해보면 입력을 주어지면 출력을 내보낸다. 즉, 인공지능란 입력이 주어지면 출력을 내보내는 시스템으로 생각하면 된다. 이러한 입출력 시스템은 우리가 배웠던 '함수'를 떠올리게 된다. 그럼 그냥 입출력 시스템인 인공지능이 왜 무서운걸까? 우리는 원의 넓이를 구하는 함수를 알면 원의 넓이를 구할 수 있다. 개발자는 원의 넓이를 구하는 함수로 원의 넓이를 구하는 시스템도 만들 수 있다. 단, 개발자가 지정해주는 일(원의 넓이 구하기)만 할 수 있는 안무서운 시스템이 만들어진다. 여기에 도형..