안녕하세요. 오늘도 Medium 포스트를 번역하는 포스팅을 해보도록 하겠습니다. 오늘의 포스팅은 제가 가장 처음에 했던 everyday-image-processing.tistory.com/95와 꽤나 유사합니다. 하지만 차이점은 3D 영상을 그대로 사용하는 지 안하는 지가 가장 큰 차이점입니다. 아티클 정리 - Medical images segmentation with Keras: U-net architecture 안녕하세요. 이번 포스팅에서는 제가 구독하는 사이트 중에 하나인 Medium이라는 사이트의 기사를 번역하는 일을 해보도록 하겠습니다. 오늘 번역할 기사의 링크는 아래와 같습니다.링크 Medical im everyday-image-processing.tistory.com 아래 링크는 원본입니다...
안녕하세요. 이번 포스팅에서는 제가 구독하는 사이트 중에 하나인 Medium이라는 사이트의 기사를 번역하는 일을 해보도록 하겠습니다. 오늘 번역할 기사의 링크는 아래와 같습니다.링크 Medical images segmentation using Keras https://github.com/soribadiaby/Deep-Learning-liver-segmentation towardsdatascience.com 이 글을 써주신 Soriba D.님에게 먼저 감사의 인사를 하도록 하겠습니다. Segmentation은 의학 영상 처리에서 기초적이고 중요한 분야 중에 하나입니다. 이러한 Segmentation 작업은 주로 자동화나 반자동화된 작업으로써 2D, 3D 영상에서 어떤 객체를 찾는 것이 목표입니다. 이때, ..
안녕하세요. 오늘은 CVPR 2019에 MIT에서 나온 Data augmentation using learned transformations for one-shot medical image segmentation입니다. 논문 출처는 https://arxiv.org/pdf/1902.09383.pdf 입니다. 코드는 https://github.com/xamyzhao/brainstorm 에 있으니 참고하시길 바랍니다.(조만간 코드 분석 포스팅도 올리겠습니다.) 혹시 method부터 보고 싶으신 분은 넘어가시면 됩니다. 0. Abstract 더보기 image segmentation은 medical에서 중요한 분야 중 하나입니다. 최근들어 CNN 기반 image segmentation은 SOTA(state-of-..
본 논문은 MIDL 2018에 accept된 논문으로 Mix up 알고리즘 기반 Data Augmentation을 제안하고 있습니다.(https://openreview.net/forum?id=rkBBChjiG) 1. Introduction Data Augmentation의 목적은 훈련 데이터 셋의 양을 인위적으로 늘림으로써 모델의 일반화를 증가시키는 것입니다. 특히 segmentation의 경우 image와 해당 mask, 즉 label image에 동일한 변형을 해주어야합니다. 예를 들어 image에는 30도 회전을 적용하고 mask에는 50도 회전을 적용하면 변형된 mask는 변형된 image의 mask가 아니게 되는 것이죠. 이러한 Data Augmentation은 회전, 뒤집기와 같은 변형을 통해..
