# image segmentation

3D-UNET을 이용한 CT,MRI Image segmentation 1. 2D U-NET 과 VGG16
두번째 과제로 CT,MRI 이미지를 Segmentation 하는것이 목표입니다.2D처럼 만만하게 봤다가 두들겨 맞았습니다.당연하지만 pytroch tensorflow는 파이썬, cuda, cudnn 버전 신경써야함안맞으면 그래픽 카드 인식을 못해서 시작조차 못함이미지
Paired Data!
인공지능을 똑똑하게 만들기 위해 필요숫자 손글씨 인식기 - supervised learing(지도학습, 정답이 주어진다, 문제풀이가 쉽다.) \- 056565 -> x??? -> 056565 \- 문제풀이가 쉬운 이유는 정답을 알고있는 Paired Data이기 때문

Paper Review #9 - MM-BiFPN: Multi-Modality Fusion Network with Bi-FPN for MRI Brain Tumor Segmentation
Syazwany, Nur Suriza, et. al., "MM-BiFPN: Multi-Modality Fusion Network with Bi-FPN for MRI Brain Tumor Segmentation", IEEE Access 9(2021):160708-1607

Unet (2015, MICCAI) 논문 리뷰
https://dacon.io/competitions/official/236046/overview/description 대회를 참여하며 리뷰한 논문이며 https://www.youtube.com/watch?v=n_FDGMr4MxE 을 참조했습니다.20

Medical image segmentation 이론 설명 영상
https://www.youtube.com/watch?v=SZmGrP-IYto
[CNN] Image segmentation
1. 학습 내용 CNN(Convolutional Neural Networks, 합성곱 신경망) > - 딥러닝에서 주로 이미지나 영상 데이터를 처리할 때 쓰인다. > - 데이터에서 직접 학습하고 패턴을 사용해 이미지를 분류하기 때문에 특징을 수동으로 추출할 필요가 없다

Dual-consistency semi-supervision combined with self-supervision for vessel segmentation in retinal OCTA images
이번에 리뷰할 논문은 School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083, China에서 ZAILIANG CHEN 외 6명이 작성한