| 연구목표 |
병원에서 확보한 데이터를 이용하여 대용량 병리 이미지 전처리와ETRI에서 기술이전 받은 것을 적용하여 데이터 증강기술을 적용. 단, 암 조직의 특성에 맞게 합성 기술을 개발.또한 암 특성에 맞는 합성기술을 적용 할 때, 이미지의 원래 소스 영역을 최대한 정확히 선정하기 위한 방법으로유전체 정보를 활용하여 영역을 조정 할 것 임. 이 유전체 정보는 CODEX... |
| 연구내용 |
- 충남대학교병원 병리교수팀의 협력으로 병리 이미지 확보 및 기초 전처리(모양, 색감, 품질등)- 기술이전 받은 ETRI 기술을 이용하여 합성 데이터 생성- 합성 데이터 분석하여 유효한 데이터 필터- 이미지 정규화 처리, normalization- 일부 암 조직은 유전체 실험(예, CODEX system) 을 하여 유전자 발현 지도를 얻음 그 영역을 보면... |
| 기대효과 |
○ 기술적 측면- 부족한 데이터를 합성하는 기술은 의료이미지에서 다양하게 이용 될 수 있으며, 특히 병리 데이터를 증가하기 위하여합성데이터 생성 기술을 이용하는 이유는 암의 발생적 근본 원인으로 인하여 적은 환자수와 너무 은 아형구분에 의한 데이터의 파편화 때문임. 즉, 질병 발생 스펙트럼이 너무 넓어서 또는 그 한계를 알기 힘들기 때문에 우리가 병원에서... |
| 키워드 |
암,병리,인공지능,합성데이터,유전체 |