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검은색 배경에 이미지를 겹치기 위해 np.zero를 통해 검은색 배경을 만들어준다 # 세로가 더 길 경우 if img.shape[0] > img.shape[1]: # numpy로 검은색 배경을 생성 background = np.zeros((img.shape[0],img.shape[0], 3),dtype=np.uint8) # 이미지를 가운데로 겹치도록 설정 x_offset = y_offset = img.shape[0] // 2 - (img.shape[1] // 2) # 해당 위치에 이미지를 겹침 background[:, x_offset:x_offset + img.shape[1]] = img else:# 가로가 더 길 경우 background = np.zeros((img.shape[1], img.shape[..

# 리스트에서 리스트 값 빼기 origin_list = 'path'origin_list = os.listdir(origin_list) for_remove_list = 'path'for_remove_list = os.listdir(for_remove_list) >> origin_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]>> for_remove_list = [4,5,8,10] after_remove = [x for x in origin_list if x not in for_remove_list] >> [1,2,3,6,7,9,10,11] # 파일 이동 import shutil as sh save_path = 'path_to_folder' for i in after_remove: sh.move(..

Abstract169 densenet 모델로 학습을 시켰다.우리 모델은 손가락과 손목 연구에서는 좋은 결과를 얻었지만나머지 팔꿈치, 상완골, 전완골, 어깨뼈 검출에서는 사람보다 못한 결과를 내었다.우리가 이 데이터를 공개하면서 이미지 분석에 대한 더 많은 진전이 있길 바란다. Introduction딥러닝 학습 시 대량의 질 좋은(화질이나 라벨링이 잘된) 데이터셋은 중요한 역할을 한다.영상의학자는 환자가 정상이라고 판별이 되면 더 많은 진단을 하지 않아도 되기 때문에 정상이냐 비정상이냐를 판단하는 것은 아주 중요하다. MURA 팔꿈치, 손가락, 전완골, 상완골, 어깨뼈, 손목, 손 등의 7개의 연구 중에서12173명의 환자로부터 얻은 14656개의 연구 중에 총 40561장의 이미지가 있다. 학습 데이터는..