병리 이미지 분석을 위한 클라우드 환경에서의 라벨링 방안
1895년 독일의 물리학자 빌헬름 뢴트겐이 아내 안나에게 X-ray를 보여주며 시작된 의료 영상화는 의학계의 패러다임을 변화시켰습니다. 이 기술로 인해서 신체 내부의 장기들을 보며 병을 진단하고 암과 같은 치명적인 병을 조기에 발견할 수 있게 되었습니다. 약 100년이 지난 지금, 더욱 발전된 하드웨어와 인공지능 알고리즘(Deep Learning, Machine Learning)의 발전은 또 한번의 패러다임 변화를 만들어 가고 있습니다.
본 가이드에서는 클라우드를 활용하여 비전문가(데이터엔지니어) 분들도 쉽게 Medical Image의 라벨링 작업을 수행하고,
Machine learning을 활용하여 라벨링된 이미지를 학습하여 더욱 용이하게 대량의 라벨링 작업을 수행할 수 있는 연구방법에 대해서 소개하고자 합니다.
※ 세부 내역
– 데이터 라벨링의 중요성
– Machine Learning을 위한 데이터 라벨링
– AWS 클라우드 환경에서의 데이터 라벨링 방안
하기 양식을 작성하여 가이드를 다운로드 받고 연구소에서 기계 학습을 위한 Medical Image Labeling 기법에 대한 자세한 정보를 확인해 보세요.