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뼈는 우리 몸의 구조와 기능에 중요한 영향을 미치기 때문에, 정확한 뼈 분할은 의료 진단 및 치료 계획을 개발하는 데 필수적입니다. Bone segmentation은 인공지능 분야에서 중요한 응용 분야 중 하나로, 특히, 딥러닝 기술을 이용한 뼈 segmentation은 많은 연구가 이루어지고 있으며, 다양한 목적으로 도움을 줄 수 있습니다.
- 질병 진단의 목적으로 뼈의 형태나 위치가 변형되거나 부러지거나 골절 등이 있을 경우, 그 부위에서 발생하는 문제를 정확하게 파악하여 적절한 치료를 시행할 수 있습니다.
- 수술 계획을 세우는데 도움이 됩니다. 의사들은 뼈 구조를 분석하여 어떤 종류의 수술이 필요한지, 어떤 종류의 재료가 사용될 수 있는지 등을 결정할 수 있습니다.
- 의료장비 제작에 필요한 정보를 제공합니다. 예를 들어, 인공 관절이나 치아 임플란트를 제작할 때 뼈 구조를 분석하여 적절한 크기와 모양을 결정할 수 있습니다.
- 의료 교육에서도 활용될 수 있습니다. 의사들은 병태 및 부상에 대한 이해를 높이고 수술 계획을 개발하는 데 필요한 기술을 연습할 수 있습니다.
이번 프로젝트는 Boostcamp AI Tech CV 트랙내에서 진행된 대회이며 mean dice coefficient으로 최종평가를 진행하게 됩니다.
프로젝트 전체 일정
- 2023.06.05 ~ 2023.06.22
프로젝트 세부 일정
- 2023.06.05 ~ 2023.06.09 : Semantic Semgmentation에 대해 알아보기
- 2023.06.08 ~ 2023.06.08 : Baseline Model 실험
- 2023.06.08 ~ 2023.06.09 : EDA
- 2023.06.09 ~ 2023.06.11 : Augmentation 실험
- 2023.06.12 ~ 2023.06.14 : Loss, Optimizer, Image size 실험
- 2023.06.14 ~ 2023.06.14 : MMSegmentation 구현
- 2023.06.14 ~ 2023.06.22 : Model, Image size, Offline Augmentation 실험
- 2023.06.21 ~ 2023.06.22 : Ensemble
- EDA✔️
- Augmentation✔️
- Model✔️
- 중간정리⭐
- 발표자료⭐
├── .gitignore
├── TTA.py
├── dataset.py
├── inference.py
├── main.py
├── metric.py
├── test.py
├── train.py
├── pre-commit-config.yaml
├── gitcommit_template.txt
├── README.md
├── imgs
├── utils
└── mmsegmentation
├── _teamconfigs_
│ └── [test]ExpName
│ ├── config.py
│ ├── dataset.py
│ ├── default_runtime.py
│ ├── schedule.py
│ └── segformer_mit-b0.py
│ └── [test]MMSeg_AMP_GA
│
├── train.py
└── test.py pip install -r requirements.txt
Link ➡️
python train.py --exp-name {실험명}
python test.py --exp-name {실험명}