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[논문 리뷰] Unsupervised Attention-guided Image-to-Image Translation 왜 이 논문을 선택했는가? 기존 CycleGAN 계열 모델은 내가 원하는 부분만 바꾸기보다 이미지 전체가 함께 변형되는 문제가 있다.현재 현미경 영상에서 세포$(cell)$ 영역을 향상$(Enhancement)$ 하는 연구를 진행 중인 필자는, 변환 과정에서 세포 이외의 배경까지 함께 바뀌는 현상을 최소화하고자 했다.이 논문의 핵심은 간단하다. 어텐션 맵$(attention \ map)$을 학습해 변환이 필요한 영역만 선택적으로 바꾸고, 배경은 최대한 보존하는 것이다.그 결과, 더 자연스럽고 의미(구조) 보존이 잘 되는 번역 이미지를 얻을 수 있다.이제부터 본 논문의 아이디어와 방법을 조금 더 자세히 살펴보자. Background Image-to-Image Translation : 한 도메인의 이미지.. 2025. 8. 25.
AI - Pytorch로 AutoEncoder 구현하 이전 글에서 AutoEncoder의 개념과 구조를 배웠다면,이번에는 직접 Pytorch를사용해 Fashion-MNIST 이미지에 AutoEncoder를 구현해보겠습니다.Tensorflow로 구현한 내용도 이전글을 참고해주세요.2025.07.28 - [AI/AI] - AI - AutoEncoder 직관적으로 이해하기 AI - AutoEncoder 직관적으로 이해하기AutoEncoder란? AutoEncoder는 입력 데이터를 압축(Encoding)한 후, 다시 복원(Decoding)하면서 중요한 특징만을 학습하는 비지도 학습 모델입니다.간단히 말해서, 이미지를 입력으로 받으면, 중요한 특징만foxyprogramming.tistory.com2025.07.28 - [AI/AI] - AI - Tensorflow.. 2025. 7. 29.
AI - Tensorflow로 AutoEncoder 구현하기 이전 글에서 AutoEncoder의 개념과 구조를 배웠다면,이번에는 직접 Tensorflow와 Keras를 사용해 Fashion-MNIST 이미지에 AutoEncoder를 구현해보겠습니다.2025.07.28 - [AI/AI] - AI - AutoEncoder 직관적으로 이해하기 AI - AutoEncoder 직관적으로 이해하기AutoEncoder란? AutoEncoder는 입력 데이터를 압축(Encoding)한 후, 다시 복원(Decoding)하면서 중요한 특징만을 학습하는 비지도 학습 모델입니다.간단히 말해서, 이미지를 입력으로 받으면, 중요한 특징만foxyprogramming.tistory.com 라이브러리 임포트import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt.. 2025. 7. 28.
AI - AutoEncoder 직관적으로 이해하기 AutoEncoder란? AutoEncoder는 입력 데이터를 압축(Encoding)한 후, 다시 복원(Decoding)하면서 중요한 특징만을 학습하는 비지도 학습 모델입니다.간단히 말해서, 이미지를 입력으로 받으면, 중요한 특징만 뽑아서 다시 이미지로 복원하는 압축 + 복원 모델입니다.AutoEncoder는 라벨이 없어도 학습할 수 있기 때문에 Unsupervised Learning의 대표적인 모델로 자주 사용됩니다. 어디에 쓰일까?AutoEncoder는 단순히 입력을 복원하는 것이 아닌 유용한 일을 합니다Noise 제거(Denoising) : 노이즈 낀 이미지를 깨끗하게 복원특징 추출 : 차원 축소, Latent Space를 통해 데이터 압축이상 탐지(Anomaly Detection) : 복원 오차가.. 2025. 7. 28.
Biomedical | Delta F 완벽 정복 가이드 칼슘 이미징 영상을 보면 형광 값이 매 순간 바뀝니다. "이 숫자가 진짜 신경-활동을 얼마나 잘 보여주는 걸까?" 그 답을 찾기 위해 가장 먼저 만나는 지표가 ΔF/F 입니다. 칼슘 이미징?무엇을 찍나? : 신경 세포 안으로 들어오는 칼슘 이온$(Ca²⁺)$.어떻게 보이나? : 칼슘이 결합하면 밝아지는 형광 단백질$(GCaMP)$ 덕분에, 현미경 화면에서 빛 세기가 변합니다.하지만 절대 밝기는 세포마다 다르고, 시간마다 서서히 줄어들기도$(photobleaching)$합니다. 그래서 '변화율'로 비교할 필요가 있습니다. ΔF/F란?F(t) : 시간 t에서 측정한 형광 값$F_0$ : '조용할 때'의 평균 밝기, 즉 baseline즉, ΔF/F는 “baseline 대비 몇 퍼센트나 밝아졌나” 를 뜻하는 비.. 2025. 7. 24.
Biomedical Engineering - Bioinstrumentation 안녕하세요! 오늘은 의료 공학의 근본인 Bioinstrumentation(생체 계측기술)을 살펴보려고 해요.병원에서 환자의 생체 신호를 측정하거나, 실험실에서 세포·조직의 반응을 연구할 때, 이 기술이 모든 기반이 되죠. Bioinstrumentation이란? Bioinstruments는 생체 신호를 측정·처리·표시하거나 전송하는 센서나 액추에이터를 말합니다.보통은 몸과 직접 연결돼서 생체 데이터를 얻습니다.예를 들어:병원에서 심전도(ECG) 모니터연구실의 미세전극 어레이(MEA)스마트워치의 산소포화도 센서이 모두가 Bioinstrumentation의 예죠.이 데이터들은 진단, 치료를 위한 생체 신호 .. 2025. 6. 12.
Biomedical Engineering - Immunity 우리 몸은 외부에서 들어오는 세균이나 바이러스, 심지어 암세포까지도 감지하고 제거하려는 면역 시스템을 갖추고 있습니다.이 방어 체계를 이해하고 조절하는 기술이 바로 Engineering Immunity(면역 설계 공학)입니다. 면역 시스템이란? 면역 시스템은 크게 두 가지 역할을 합니다:감시(Surveillance): 이물질 또는 손상된 세포를 지속적으로 탐색방어(Defense): 외부 항원(antigen)을 인식하고, 제거그 핵심은 self와 non-self를 구별하는 능력입니다.또한, 면역 세포들은 직접 접촉하거나, 자가분비/국소분비(autocrine/parac.. 2025. 6. 11.
Biomedical Engineering - Tissue Engineering 현대 의학은 단순히 병을 치료하는 단계를 넘어, 손상된 조직이나 장기를 재생하거나 대체하는 기술로 진화하고 있습니다. 그 중심에 있는 것이 바로 조직공학입니다.이 글에서는 조직공학이 무엇인지, 어떻게 발전하고 있는지, 그리고 어디까지 왔는지를 이야기 해보겠습니다. 장기 이식의 한계와 조직공학의 필요성 우리가 잘 알고 있는 장기 이식(심장, 간, 신장 등)은 생명을 살릴 수 있는 강력한 수단이지만, 다음과 같은 큰 문제점들이 있습니다.면역 거부반응: 이식된 장기를 우리 몸이 ‘외부 침입자’로 인식해 공격급성(몇 주~몇 달), 만성(수년), 심지어 몇 시간 안에 생기는 초급성 반응까지면역억제제의 부작용: 감염 위험 증가, .. 2025. 6. 11.
Biomedical Engineering - Biomaterials 속에 들어가는 인공 장기나 의료기기,예를 들어 인공 관절, 심장 스텐트, 콘택트렌즈 같은 것들이무슨 재료로 만들어졌을지 궁금해본 적 있나요? 이런 장치들은 단순히 "기계"가 아니라,우리 몸 안에서 살아있는 세포, 혈액, 면역체계와 함께 작동해야 하는 섬세한 존재들입니다.그래서 이런 재료들을 우리는 생체재료(Biomaterials)라고 부릅니다. 생체재료(Biomaterial)란? 한마디로 정의하면,우리 몸과 접촉하면서도 해를 끼치지 않고, 오히려 특정 기능을 도와주는 재료입니다. 예를 들어, 심장판막을 대신하거나, 혈관을 지지하거나, 피부를 대신해주는 재료들이 다 여기에 포함되죠. 그렇다면 아무 재료나 쓰면 될까요?당연히 아니겠죠!생.. 2025. 6. 11.

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