*의료 데이터를 활용한 인공지능 연구 - 초고해상도 병리영상을 분석하는 인공지능 연구 (Pathological diagnosis is the final diagnosis)
<Image - WSI(Whole slide image)>
- WSI(Whole slide image)의 resoultion : 100K x 100K (10만 X 10만) 이상
- 이미지 사이즈가 매우 크기 때문에 sliding windows로 처리한다
<Pre-processing>
- Foreground extraction: 배경 날리기
- Stain normalization: 세포 stain 과정이 다 다르기때문에, 이를 정규화해준다고 들었다
- Patch etraction
<연구 종류>
- Classification
--> Tumor slide classification
- Segmentation
--> Quantification of cells such as tumor, stroma, lymphocyte, etc.
- Augmented reality
- CAMELYON이라는 open dataset을 이용한 경진대회가 있다. Harvard Medical school이 가장 상위권이다.
- Asan Medical Center에서 하는 HeLP challenge라는 경진대회도 있다.
<X-ray 영상을 분석하는 인공지능 연구>
- Matrix size effect
어떤 matrix 사이즈가 최선인가
- Abnormality detection
PCGAN 이용한다.
(연구 내용은 어려운 설명이 많아서 제대로 정리하지 못했네요 ㅠㅠ)
* Deep Learning Institute (DLI)
- 딥러닝 시작 진입장벽을 낮추는 플랫폼이다
- DLI 플랫폼을 이용하여 강연하고 홍보하는 DLI Instructor & Ambassador 활동도 있다
- DLI online courses: RSNA(Radiological Society of North America) 같은 행사장에 가서 강의하기도 한다
- 단점: 컨텐츠 수정이 어렵다
- 장점: 기초강의인 만큼, 준비하는 동안 기초를 더 다질 수 있고, 좋은 인맥들도 쌓을 수 있고, 이력서에서 매력있는 한 줄이 될 수 있다.
나도 DLI Instructor & Ambassador 활동을 하고싶은데, 아직은 학부생이라 선발에 어려움이 있을거라고 하셨다. 보통 대학원생에서 교수님들이 많이 하시는데, 나도 더 열심히해서 꼭 DLI Instructor & Ambassador 활동을 할 계획이다!
출처: 서울아산병원 위촉연구원 김영곤님 발표자료
