LITTLE BY LITTLE

Evaluation metric 전체 8개의 row 경추가 있으면 2, 없으면 1 부여 골절이 있으면 14, 없으면 7 부여 train shape: (2019, 9) train bbox shape: (7217, 6) test shape: (3, 3) ss shape: (3, 2) Tabular data Fracture Analysis 골절 분포에 대한 분석 class is balanced - there is ~ 50%-50% ratio between patients with and without fractures C7(19%) - this is the bone with the most frequent injuries C3(4%) - this is the bone with the least number o..

ResNet (The Deep Residual Network ) " Instead of hoping each few stacked layers DIRECTLY fit a desired underlying mapping, let these layers fit a RESIDUAL mapping" 키워드 ＊잔여 블록을 통해 경사 소실 문제 없이도 매우 깊은 층을 학습 ＊뛰어난 성능 ＊이해하기 쉬운 단순한 구조 ( 적은 파라미터 수, 간단한 구현 과정 ) * Identity Connection * Residual Mapping * 매핑 : 입력과 타깃의 관계로 입력을 representation로 변환, 연관시키는 것을 의미 * Identity Mapping(Connection) : 입력에 ID 매핑을 적용하면 ..

2. WHAT? 주제는 경추 골절 진단으로, 방사선사(radiologists)가 진단한 경추 골절과 얼마나 많이 매칭되는지 최대한 높은 정확도로 분류하는 것이 목표 2-1. DATA 크게 1. Csv 파일과 2. CT 이미지 데이터로 나뉨, *일부* 3. 분할된 이미지 및 4. 바운딩 박스도 주어짐 1. Csv 파일 2.Ct 이미지 데이터 - dcm 포맷, 횡단면 3.주어진 segmentation 데이터(mask) - nii 포맷, 시상면, 전체의 4.3% 4. Bouding boxes 데이터 – 전체의 11.6% => 객체 탐지에 쓰이는거라 안써도되나? - 3. segmeataion된 mask는 nii file로, NifTI 포맷을 따르는 형식이고, 시상면(sagittal plane)이기 때문에 횡단면..

** Cervical Spine Fracture (경추 골절) 더보기 1. 정의 : 손상을 입을 때 가해지는 힘의 작용에 의해 경추에 다양한 형태의골절이 발생한 것 2. 증상 : 목뼈의 몸체 일부가 떨어져 나가는 것을 눈물방울 골절(눈물방울 형태로 떨어져 나갔기 때문에 이런 이름을 얻음)이라 하고, 뒤로 나온 뼈가 부러지는 것을 극돌기골절, 양측횡돌기가 부러지는 것을 횡돌기 골절이라 한다 3. 원인 : 교통사고와 관련된 외상이 가장 많고, 추락사고, 다이빙 사고, 격렬한 운동경기 중의 사고에서 발생하며 목이 휘청거리는 등의 간접적인 힘으로 생길 수 있다 4. 치료 : 목뼈가 흔들리는 불안정성이 없고 신경손상이 없으면 경추 보조기를 착용하고 투약하며 안정을 취하면 호전된다. 척추에 불안정이 있거나 척추가 ..

대표적인 합성곱 인코더-디코더 2. U-Net FCN에서 영감 받은 아키텍처 ( FCN의 확장 ) 목적은 의미론적 분할 Segmentation(주로 의학 촬영) * sementic segmentation : 픽셀 단위로 물체를 구별해내는 기술으로, bouding box를 구별하는 basic detection에서부터 시작함. detection과의 차이점은 detection은 대상 여부 + 위치 정보를 박스로 나타내는 반면, 의미론적 분할은 같은 내용을 픽셀로 나타낸다는 것 객체 분할과 인스턴스 분할을 모두 아우르며, 차이점은 밀도 높은 픽셀 단위의 예측을 반환하기 위해 입력 이미지의 각 픽셀마다 레이블을 할당하는 기법이 필요하다. ex. 엑스레이(=2D), CT(=3D)에서 암이 '어디에' 있고, '크기'..

RSNA 2022 Cervical Spine Fracture Detection https://www.kaggle.com/competitions/rsna-2022-cervical-spine-fracture-detection/overview/evaluation RSNA 2022 Cervical Spine Fracture Detection | Kaggle www.kaggle.com 목표 To Develop Machine Learning Models that match the radiologists' performance in Detecting and Localizing features to the 7 vertebrae that comprise the cervical spine. 척추 골절 중 가장 흔한 경추(..

개요 코드화란? 고차원에서 저차원으로 바꾸는 것 인코더와 디코더의 개념 픽셀-수준의 예측 (=픽셀에 대한 분류가 Segmentation, 즉 분할이 분류인 것) 디코딩 : 고차원 데이터를 출력하기 위함 FCN (Dense Layer을 없애고, 대신에 Fully Convolutional Network 사용, Segmentation을 위함) U-Net (U의 형태를 갖고 있으며, 인코더와 디코더 부분으로 나뉘어져 있음) 인코딩(=압축)과 디코딩(=압축 해제, 타겟 도메인으로 매핑) 인코더 : 입력 샘플을 잠재공간, 즉 숨겨진 구조화 값 집합에 매핑하는 함수 *잠재공간 : 입력공간과 타겟공간보다 작음 샘플에 포함된 의미론적 정보를 추출/압축 하기 위해 설계 또는 훈련된다. 디코더 : 이 잠재공간의 요소를 사전..

Faster R-CNN 아키텍처 ( 두 단계로 작동) 관심 영역(ROI, Region of Interest) 추출 - 각 이미지에 대하여 약 2,000개의 ROI를 생성한다. 분류 단계(혹은 탐지 단계) - 2,000개 각각에 대해 합성곱 네트워크의 입력에 맞춰 정사각형으로 크기를 조정함 이 단계에서 CNN을 사용하여 ROI를 분류한다. 1단계. 영역 제안 RPN (Region Proposal Network, 영역 제안 네트워크)를 사용하여 ROI를 생성한다. 합성곱 계층을 사용한다. ( 특징맵 좌표계로 전환됨 - 예제에서 CNN의 보폭은 16이다 => 좌표는 16으로 나누어진다. 2-2. 각 ROI크기를 조정해 완전 연결 계층의 입력과 맞춘다. 2-3. 완전 연결 계층을 적용하고, 여기에서 특징 벡터를..