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Biomedical Engineering - Strategies for Cancer 암이란 무엇인가? 암(Cancer)은 다음의 세 가지 특성을 가진 세포의 이상 행동이 모인 질환입니다 : 통제 불가능한 성장침습성(Invasion) - 주변 조직을 침범하고 파괴전이(Metastasis) - 혈관이나 림프계를 타고 전신으로 퍼짐 양성 vs 악성 종양.. 무엇이 다를까? 암은 대부분 악성 종양(Malignant Neoplasm)을 의미합니다.반면에, 양성 종양(Benign Tumor)은 비교적 성장 속도가 느리고 다른 부위로 전이하지 않습니다. 즉, 암은 단순히 덩어리가 아니라 침범하고 퍼지는 능력을 지닌 병입니다. 왜 암이 생기나? .. 2025. 6. 9.
Biomedical Engineering - Medical Imaging(X-Ray, CT, PET, Ultrasound, MRI) 안녕하세요! 이번 글에서는 우리의 몸속을 들여다보는 의료 영상 기술에 대해 소개하려고 합니다. CT, MRI, 초음파 같은 의료 영상 기술은 단순한 사진을 넘어서 우리 몸의 생리적 현상과 구조를 관찰하고, 질병을 진단하거나 치료 계획을 세울 때 꼭 필요한 도구죠. 사실 이런 기술들은 그냥 병원에서 쓰이는 장비 같아 보일 수도 있지만, 과학과 공학의 발전이 집약된 결과물이에요.그래서 오늘은 의료 영상 기술의 기본 원리부터, 각 영상 기법에 대한 소개를 드리려고 합니다. 의료 영상 기술이란? 의료 영상은 우리 몸속의 구조와 기능을 시각적으로 보여주는 기술입니다.단순히 “뼈가 부러졌네”를 넘어서, 세포 수준의 활동이나 분자 움직임까지 보여줄 수 있는 첨단 기술이죠.이 덕분에 질병의 진단, 치료 경과의 모니터링.. 2025. 5. 29.
SimpleITK : 의료 이미지 분석을 위한 라이브러리 What is SimpleITK? SimpleITK는 의료 이미지 분석을 위한 라이브러리입니다.다양한 의료 이미지 형식을 지원하며, 이미지 처리, 세그멘테이션, 정합 등의 기능을 제공합니다.주요 특징:다양한 이미지 포맷 지원 (DICOM, NIFTI, JPEG, PNG 등)이미지 처리(Filtering, Segmentation) 및 정합(Registration) 기능 제공2D 및 3D 이미지를 다룸How to install SimleITK?!pip install SimpleITK  또한 이렇게 설치된 것을 아래의 코드를 통해 확인할 수 있습니다. import SimpleITK as sitkprint("SimpleITK Version : ", sitk.Version())  Read Data이번 코드에서는 .. 2024. 10. 10.
GAN : 쉽게 이해하는 가이드 GAN은 인공지능과 머신러닝 분야에서 가장 흥미로운 발전 중 하나로, 실제와 거의 구분되지 않는 현실적인 이미지, 비디오, 기타 데이터 타입을 생성하는 능력으로 잘 알려져 있습니다.  이제 GAN이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 이렇게 강력한지 알아보겠습니다. 참고로, 쉽게 설명하고자 비유를 많이 사용하였습니다. 이점 양해 부탁드립니다.  GAN이란?                                                                                                         GAN은 Generator와 Discriminator라는 두 부분으로 구성됩니다.이 두 구성 요소는 마치 서로 경쟁하는 두 팀처럼 작동하며, 시간이 지남에 따라 .. 2024. 8. 26.
XAI란 무엇인가? 인공지능(AI)과 기계 학습(ML)이 점점 더 많은 분야에서 사용되면서, AI가 내리는 결정에 대한 이해와 신뢰는 중요한 과제로 부상하고 있습니다. XAI(설명 가능한 인공지능)는 이러한 필요를 충족시키기 위해 등장한 개념으로, 복잡한 AI 모델의 결정을 사람이 이해할 수 있도록 설명해주는 기술을 의미합니다.XAI의 정의와 필요성XAI는 본질적으로 "Black Box" 모델의 내부 작동 방식을 해석하고 설명하는 것을 목표로 합니다. "Black Box" 모델은 높은 예측 정확도를 제공하지만, 내부 구조가 복잡하여 그 작동 원리나 결정 과정을 인간이 직접 이해하기 어렵습니다. 인공 신경망(Neural Networks)이나 랜덤 포레스트(Random Forest)와 같은 복잡한 모델이 이러한 범주에 속합니다.. 2024. 8. 21.
[논문 리뷰] Unsupervised Anomaly Detection for Cars CAN Sensors Time Series Using small Recurrent and Convolutional Neural Networks 위 논문은 CNN, LSTM, GRU 등의 모델을 이용하여 CAN Sensor의 시계열 데이터의 이상 상황을 탐지를 한다는 연구입니다.  AbstractCAN 센서에서 생성된 시계열 데이터를 분석하여 비지도 학습을 기반으로 한 Anomaly Detection을 제안합니다.작은 규모의 RNN과 CNN을 사용하여 다차원적인 시계열 데이터를 효율적으로 처리하고자 합니다. Introduction and Related Work자동차 산업에서 Predictive Maintenance는 차량에서 발생하는 이상과 고장을 사전에 감지하는 것을 목표로 합니다.차량은 복잡하고 다양한 센서들의 데이터로 구성되어 Multidimensional Time Series Data가 생성되게 됩니다. Car Time Series Ext.. 2024. 8. 11.
[논문리뷰] Change Point Enhanced Anomaly Detection for IoT Time Series Data "Change Point Enhanced Anomaly Detection for IoT Time Series Data"는 변화 지점 검출을 통해 IoT 시계열 데이터의 오탐을 줄이고 이상 탐지의 정확성을 높이는 새로운 규칙 기반의 의사 결정 시스템을 제안한 논문입니다. 아래는 위 논문의 요약 및 설명입니다. Abstract갑작스러운 변화 지점을 정상 행동과 함께 탐지하고 이를 통해 비정상 행동, 즉 이상치를 구별하는 것은 오탐률을 최소화하고 예측 및 예보를 위한 정확한 기계 학습 모델을 구축하는 데 중요한 단계입니다. 이 논문은 IoT 센서에서 수집된 수자원 데이터에 초점을 맞추어, 변화 지점 검출을 통한 시계열 데이터의 이상 탐지를 향상시키는 새로운 자동화된 지능형 규칙 기반 의사 결정 지원 시스템을 .. 2024. 8. 2.
python, pip, conda 정리 이번 글에서는 python, pip, conda 명령어에 대해 간략히 정리해보려 합니다. 파이썬 3.9 버전으로 작성하고 테스트하였으니, 참고하시길 바랍니다. python --verison 또는 python3 --version 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 파이썬 버전을 확인할 수 있습니다. 버전이 확인이 된다면, pip 명령으로 필요한 파이썬 패키지를 설치할 수 있습니다. pip install 패키지 이름 설치한 패키지를 업데이트할 때는 아래의 명령어를 사용합니다. pip install --upgrade 패키지 이름  과학 컴퓨팅을 위한 파이썬 설치에 추천하는 오픈 소스 패키지 관리 시스템으로는 아나콘다에서 제공하는 conda가 있습니다. 미니콘다는 아나콘다의 경량 인스톨러로, 아나콘다와 비슷하지만.. 2024. 6. 3.
[Medical] 의료 이미지 기술의 이해 : X-Ray, CT, MRI, Ultrasound, e tc... 의료 AI 연구에 있어서 환자의 데이터는 필수적인 요소입니다. 특히, 진단 이미징은 의료 데이터 과학에서 중요한 데이터 소스 중 하나로, 다양한 이미징 기술을 통해 얻을 수 있습니다.  여기서는 X-Ray, CT, MRI, Ultrasound 등 주요 의료 이미징 기술들을 소개하고, 각 기술이 어떤 원리로 작동하는지 살펴보겠습니다.또한 기타 몇가지 의료 이미징 기술들도 소개해드리려 합니다. X-RayX-Ray는 전자를 물체에 충돌시켜 생성되는 X선을 사용하여 이미지를 생성합니다.뼈나 기타 조직처럼 X선을 다르게 흡수하는 구조를 시각화하여ㅡ주로 골절이나 폐 질환과 같은 진단에 사용됩니다. Projection Image의 종류이며, 여기서 Projection Image란 신체 내의 파라미터를 2D로 표현하는.. 2024. 5. 10.

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