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히비스서커스의 블로그
[Cocre] 병리 이미지 다루기 3 - Multi Resolution Model (feat. HookNet)
이 글은 병리 이미지 다루기 시리즈 글입니다. 병리 이미지 다루기 1 (feat. Stain Normalization), 병리 이미지 다루기 2 (feat. Microns Per Pixel), 병리 이미지 다루기 3 (feat. Multi Resolution Model) 총 3회에 걸쳐 제작 예정입니다. 이 시리즈는 모두의 연구소의 코크리 2기 회원으로서 작성한 글임을 밝힙니다. 코크리란 저번 글 병리 이미지 다루기 2 (feat. Microns Per Pixels) 편에서는 병리 데이터를 다룰 때 알아두어야 할 개념인 MPP(Microns Per Pixels)라는 개념과 FoV(Field Of View)라는 개념을 살펴보았습니다. 이번 병리 이미지 다루기 3 (feat. HookNet) 편에서는 이 개..
[Paper] HookNet: multi-resolution convolutional neural networks for semantic segmentation in histopathology whole-slide images 논문 정리
※ Mart van Rijthovena, Maschenka Balkenhol , Karina SiliÅa, Jeroen van der Laak, Francesco Ciompi, 2021, HookNet: multi-resolution convolutional neural networks for semantic segmentation in histopathology whole-slide images의 논문을 읽고 제가 직접 이해한대로 정리해본 글입니다. 논문 내용이 길어 제가 중요하다고 생각하는 부분만 정리하였습니다. 잘못된 내용이 있다면 지적해주세요. 개인적인 정리 digital pathology에서 multi-resolution network로 제기되었던 MRN 모델에 이어 이보다 더 좋은 성능을 내었..