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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..
[Cocre] 병리 이미지 다루기 2 - Slide Level (feat. Microns Per Pixels)
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 1 (feat. Stain Normalization) 편에서는 병리 이미지 데이터를 얻는 과정에서 생기는 배치 효과나 스캐너의 차이로 인해 발생하는 색상의 차이를 stain normalization을 통해 극복할 수 있는 방법에 대해 살펴 보았습니다. 조금은 가볍게 다룬 감이 없지 않아 있다..
[Cocre] 병리 이미지 다루기 1 (feat. Stain Normalization)
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 안녕하세요. 저는 병원에서 병리 이미지 데이터로 딥러닝과 머신러닝을 적용하여 여러 과제들을 수행하는 연구하고 있습니다. 연구를 수행하면서 느끼는 점은 딥러닝 지식과 머신러닝 지식도 매우 중요하지만 도메인 지식도 꼭 필요하다는 것입니다. 당연한 이야기 이지만 결국 도메인 지식이 데이터를 이해하는데 도움을 주고 결과의 해석..