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ufris
A deep learning system for differential diagnosis of skin diseases
https://arxiv.org/pdf/1909.05382.pdf https://www.youtube.com/watch?v=8ZAtvPKqXeA&feature=youtu.be&fbclid=IwAR3qHUNWkJlGs7fHQDK2uy1S6T2oRhJhl62eTcnvy-CX5s6SEkyrWohzIe8
논문 정리
2020. 5. 13. 10:07
MURA: Large Dataset for Abnormality Detection in Musculoskeletal Radiographs
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..
논문 정리
2018. 8. 4. 16:28