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참가부문 | 의료인 | 분야 | 2D |
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제목 | Artificial Intelligence in Orthopedics: Three Strategies for Deep Learning with Orthopedic Specific Imaging | ||
대상 | 전문의료인 | 의뢰 | 고선호 |
제작도구 | Procreate | 형식 | JPG |
이름 | 고선호 | 소속 | 서울대병원 정형외과 |
작품설명 정형외과 분야에서는 다른 medical field에 비해 딥러닝 분야의 연구가 적다. 그러나 진단에서 medical imaging이 차지하는 부분이 매우 크므로 향후 딥러닝의 영향을 많이 받을 것이다. 딥러닝을 이용하여 컴퓨터 비전 문제에 접근하는 방식에는 크게 Classification, Object detection, Segmentation의 세가지가 있다: Classification은 input image가 어떤 class에 해당하는지, Object detection은 특정 object의 유무와 box 형태로 표시한 위치를, Segmentation은 원하는 object의 위치를 pixel 단위로 알려준다. 이 작품에서는 정형외과 의료 영상에 쓰이는 딥러닝 기술들을 접근 방식에 따라 소개하고 있다.