Grace's Tech Blog

팀 구성 및 아이디어 선정 (Nov 8, 2020 회고) 첫 번째 프로젝트였던 SAFU의 발표(Nov 6, 2020)를 마치고 이틀 후(Nov 8, 2020), Final Project의 팀원이 발표되었다. 그리고 Final Project의 아이디어를 나누는 시간을 가졌다. 최종 선정된 아이디어는 내가 제안한 '약 알람 및 정보제공 서비스' 이다. 그런데 이것 저것 하고싶은 것도 많고 구현하고 싶은 기능들도 많아서 일단 모두 적어보니 너무 이도 저도 아닌 느낌이 든다는 피드백을 받았고, 이야기가 진행되는 과정 속에서 해당 서비스의 핵심이 '약 복용 관리 서비스'이면서 '이미지 인식을 통안 약 정보 제공'은 부가적으로 편의기능으로 역할을 하는 것으로 정리가 되었다. 거의 6-7월 쯤 할머니의 수많은 알약들..

Field-of-view (FOV) refers the distance (in cm or mm) over which an MR image is acquired or displayed. The FOV is typically divided into several hundred picture elements (pixels), each approximately 1 mm² in size. Although the field-of-view and pixel size may vary in each of the cardinal directions, for clarity of explanation we will consider only the symmetric, 2-dimensional case where FOVx = F..

어제 landmark들의 위치 평균을 내보기에 앞서, 모든 landmark를 시각화 해보았는데, 의료영상에 대한 Header정보가 중요하다는 것을 다시 한 번 느낄만한 일이 발생했다. 다행히도 교수님께서 바로 설명해주셔서 의문은 해결되었는데.. 나아가 미뤄왔던 DICOM에 대해서 공부를 시작해야겠다는 생각이 들었다. 병원에서 의료 영상이 어떻게 취득되고 서버에 저장되는지 그리고 의사들에게 어떻게 보여지는지 살펴보자. 병원에는 보통 PACS(의료영상저장전송시스템)라고 하는 시스템이 설치되어있다. Medical Image 장비(X-ray, CT, MRI .. 등)으로 의료영상을 찍으면, 그 영상이 DICOM format으로 변환이 된다. 그러면 PACS 서버에 저장이 되고, 의사분(end user)들께서 의..

+ 강화학습을 배우고 구현하고자 노력하는 중으로, 이해한 바를 남기고자 하는 노트 정리와 비슷한 것입니다. 따라서 정확하지 않은 내용이 있을 수 있습니다. 현재 참고하고 있는 논문) 은 해당 논문의 6. Conclusion and discussion에서 Future work로 "It will be interesting to explore methods that allow such agents to communicate, e.g. by sharing their learned knowledge."라고 언급하면서 후속 논문은 이에 대한 내용일 것이라 예상할 수 있다. 그리고 와 이다. 이것이 앞선 논문의 후속 논문으로 보이며 첫번째 논문의 코드(tensorpack사용)을 pytorch로 refactoring함..

SELECT ALL FROM USERS 📝 최근 비전공자들의 움직임이 심상치 않습니다! 개발자가 되기위해서 부트캠프를 찾는 분들이 많아지고 있는데요, 아무것도 모르는 비전공자의 입장에서 어떤 부트캠프가 좋고 나에게 맞는 곳인지 어떻게 알 수 있을까요? 이미 부트캠프를 경험한 선배들의 솔직한 후기가 절실한 지금! *"당신에게 가장 잘 맞는 부트캠프는 어디일까요?"* Development Stack 👷 🔧 🔨 JavaScript, React, React-Hooks, React-Select, React-Router, CSS JavaScript, Node.js, Express, MySQL, Sequelize DevOps AWS - EC2, ELB, Route53, S3, CloudFront, AWS Certif..

AWS 공부와 병행하여 배포를 진행하였기때문에 AWS 카테고리에 정리 및 저장해 놓았습니다. 여기에는 링크를 순서대로 삽입하는 것으로 대신하겠습니다. Server Side 1. [EC2] AWS를 이용한 서버 환경 이해 및 구축 2. [ACM] 도메인 주소 생성 및 AWS Certification 3. [ELB] Elastic Load Balancer 생성 및 세팅 4. [Route 53] Route53의 도메인과 DNS 연결 5. [NGINX] EC2에 nginx 설치 및 세팅 Database 1. [RDS] 데이터베이스 서버 생성과 접속 Client Side 1. [ACM] 도메인 주소 생성 및 AWS Certification 2. [S3] S3를 이용한 정적 웹 사이트 호스팅 3. [CloudFro..

학습목표 - Exploration and Exploitation 의 이해 - Epsilon-greedy Strategy의 이해 Single agent approaches로 Anatomical landmark detection을 하는 프로젝트를 진행하기 위해 참고한 논문에서 training하는 방법으로 "During training, the agent follows an epsilon-greedy policy. The terminal state is reached when the distance to the target landmark is less or equal than 1mm. During testing, the agent starts in the 80% inner region of the image..

주기 계산, 1일전, 8일전 등의 날짜 계산 등을 해야하는 일이 생기면서 기존의 DB의 schedules_date 테이블의 year, month, date로 나뉘는게 매우 비효율적이라는 의견이 제시되었다. 1일 전, 8일 전 year, month, date을 3번의 between을 걸어주는게 - 년도가 다를경우, 뒤의 월의 앞의 월보다 작은 경우, - 다음월로 넘어간 경우, 뒤의 날짜 일이 앞의 날짜 일보다 작은 경우 에 제대로 되지 않는 것이었다. HI님과 같이 구현하면서도 이런 점이 걱정된다고 얘기 나누었었고 마침 1일전, 8일전 등의 날짜 계산을 할 때도 그냥 Date 타입의 필드 하나만 있는 것이 좋을 것 같다는 생각을 하고 있었는데, HJ님께서 질문을 주신 김에 year, month, date ..

Important progress for improving the accuracy of object detectors has been recently possible with Convolutional Neural Networks (CNNs), which leverage big visual data and deep learning for image categorization. A successful model is the R-CNN detector proposed by Girshick et al. RCNN = Region Proposal + CNN 1. selective search: 일단 물체가 있을 것 같은 공간에 2000개 정도로 box를 많이 뽑는다. Generating category indepe..

Alansary, Amir, et al. "Evaluating reinforcement learning agents for anatomical landmark detection." Medical image analysis 53 (2019): 156-164. With Medical Image, since manual landmark annotation is time consuming and error prone, automatic methods were developed to tackle this problem. They formulate the landmark detection problem as a sequential decision making process of a goal-oriented agen..