[모각코]2021-08-07

오늘할 일 : image analysis와 관련된 논문 읽고 분석 & patch추출에 대한 방향성 고려하기

• 사이즈가 큰 이미지를 패치화 시키는데 있어 단순한 구글링에서 한계를 느낌.
• patch를 만드는데 있어 다양한 방법과 그 방식에 대한 기본 지식과 관련 연구의 동향을 알 필요성을 느낌.
  -> 관련 논문을 추천받아 논문을 분석하면서 patch를 만드는 것에 대한 아이디어를 얻고자 함.

1. Medical Image Analysis

(1) Tissue classification, grading and precision medicine

• 암과 같은 질병에서의 분자적 표현의 근본적 차이 = 조직구조, 핵으로 나타는 경향이 있음 -> 조직을 classification하는 방향으로 연구 진행
• 디지털 병리학은 자동화된 조직분류, 질병의 등급화 알고리즘 & feature 접근 방식을 개발하고 질병 결과 및 정밀의학을 예측하기 위한 조직학적 이미지 기반 진단테스트를 개발하는 데 관련
• 정밀의학(Precision Medicine) : 각 환자의 개별적인 특성에 맞게 치료를 맞춤화하는 것
• tissue classification을 위한 정량적 모델링은 Handcrafted features, unsupervised feature 기반 접근의 두가지 일반적인 범주로 구분할 수 있다.
  - Handcrafted features : 이미지 특정 측정가능한 속성과 연결, 어느 정도 해석 가능한 특징을 말함.
  • unsupervised feature : 직관적이지 않으며 이미지 모양을 특성화하고 모델링하기 위해 많은 수의 훈련예제에서 요청한 필터에 의존하게 되는 특징들을 말함.