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소개글
(영문) 빅데이터 엑스레이 사진 폐렴 탐지 모델 프로젝트 발표자료에 대해 기술한 리포트 참고자료입니다.
저작시기 : 2021년 1월
본문내용
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RSNA Pneumonia Detection
Competition
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Problem / Objective
Problem:
Internationally, pneumonia (f
luid in the lungs) accounts for over 15% of all deaths of children under 5 years of age.
Diagnosing pneumonia requires
review of a chest radiograph.
Pneumonia diagnosis is compli
cated (other conditions: lung cancer, bleeding, surgical changes, etc.) and can take time.
Objective: The overall goal o
f this challenge is to develop an algorithm to detect visual signals for pneumonia in chest radiographs. Ideally, our algorithm should automate initial pneumonia detection in medical images to prioritize their review by a medical doctor.
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What the Data Looks Like
import pydicom
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Method
Challenges
No experience with deep learn
ing techniques
Need large computing power
Python
Models
CNN (convolutional neural net
work)
Transfer learning (VGG16)
Tools
Keras (이하 생략)
참고문헌
없음
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