공부 기록

https://link.springer.com/article/10.1007/s11604-023-01452-91. Introduction파키슨병을 조기 진단을 위해 뉴로멜라닌 민감성 MRI 방법이 연구됨NM-MRI는 흑색질과 도파민성 뉴런과 청반의 작은 크기로 인해 높은 해상도를 필요로하며 이는 비교적 긴 스캔 시간을 요구함. 긴 측정시간으로 인해 떨림이나 불수의적 움직임이 있는 파킨슨병 환자의 경우 충분한 영상 품질을 얻는데 어려움이 있음딥러닝 기반 재구성을 이용한 노이즈 제거 접근 방식이 최근 MRI에 적용되었으며, 임상 현장에서 딥러닝 신경망을 활용해 영상 노이즈를 제거하고 선명한 영상을 생성함하지만 딥러닝 기반 재구성을 이용한 NM-MRI의 영상 품질이나 진단 정확도를 조사한 연구는 없어, 본 연구..

https://link.springer.com/article/10.1007/s11517-022-02731-9 1. Introduction 이미지 노이즈 제거는 의료 이미지 분석의 필수적인 예비 단계임 (ref는 없음) x선, CT, MRI, 초음파 등 이미징 기술은 다양한 종류의 노이즈에 민감함. (ref 1) x-ray는 가장 일반적이고 비용 효율적이여서 사용되며, 방사선 흡수량은 뼈와 조직에 따라 다른걸 이용해 결과물이 도출됨 노이즈로 인해 이미지가 불분명해지고 추가 처리가 어려워지기 때문에 의료 이미지의 노이즈 감소는 매우 중요하고 필수적임 (ref 2) X선 이미지는 일반적으로 시스템 내 열 활동으로 인해 생성되는 무작위 전류에 의해 생성되는 가우스 잡음으로 왜곡되며, 노이즈 평균이 0이고 분산이..

1. Introduction CT는 의료 진단에 널리 사용되는 영상 도구지만 방사선 노출로 인한 암 위험 증가 문제는 대중의 우려를 불러 일으킴(ref 1,2) x선 방사선량을 최소화하는 방법으로 제시된 LDCT는 노이즈가 심하며(ref 3), 노이즈는 의료 영상의 품질에 부정적인 영향을 미쳐 병변 진단에 직접적인 영향을 미칠 수 있음 노이즈 제거는 의료 데이터 분할에서도 매우 유용함(ref 4, 5, 48). 노이즈 제거 방법은 전통적인 알고리즘과 딥러닝 기반 방법의 두 가지 범주로 나눌 수 있음 전통적인 알고리즘 중앙값 필터링, 양측 필터링. 이는 이미지 노이즈 제거하기 위해 인위적으로 설계된 특정 필터를 사용하고, 사용하는 컨벌루션 커널의 매개변수는 고정되어 있으며, 숙련된 사람이 수동으로 설정해야..

https://link.springer.com/article/10.1007/s41365-023-01208-0 Nuclear Science and Techniques Vol. 32 No. 61 (IF 2.8) Author : Shi-Yu Zhang, Zhao-Xuan Wang, Hai-Bo Yang, Yi-Lun Chen, Yang Li, Quan Pan, Hong-Kai Wang, Cheng-Xin Zhao (현대물리연구소, 사이버 보안 학교, 의과대학) Publish : 2023 April 26 1. Introduction 환자는 CT 검사 동안 유해한 방사선에 노출되며, 방사선량이 너무 높으면 건강에 부정적인 여향을 미칠 수 있음 X선 선량을 줄이기 위한 대안으로 저선량 CT가 개발되었지만 잡음과 인..

https://link.springer.com/article/10.1007/s11042-022-13843-7 Jounral : Multimedia Tools and Applications (IF 3.6) Scope : 멀티미디어 개발 및 시스템 지원 도구에 대한 연구 Author : Hassaan Malik, Tayyaba Anees, Muizzud Din, Ahmad Naeem (컴공 or 소웨 전공) Publish : 2023.04 1. 연구 배경 [질환 선정과 질환 분류를 위한 선택 이유] COVID-19는 약 2억 8천명이 감염되고 5백여명이 사망하였다. 이는 PCR 키트 사용의 증가로 결과 확인이 지연되거나 false negative도 포함되는 문제가 제기되었다 폐렴은 1년에 인구 7%가 감염되..

https://www.mdpi.com/2078-2489/10/4/150 Text Classification Algorithms: A Survey In recent years, there has been an exponential growth in the number of complex documents and texts that require a deeper understanding of machine learning methods to be able to accurately classify texts in many applications. Many machine learning approache www.mdpi.com 논문지 : MDPI Information Vol.10, No.4 (Citescore ..

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417418306110 Clinical text classification research trends: Systematic literature review and open issues The pervasive use of electronic health databases has increased the accessibility of free-text clinical reports for supplementary use. Several text cla… www.sciencedirect.com 논문정보 저널 : Expert Systems with Applicatinos vol 116 [SCIE IF 8.665..

def getDayName(a,b): months = [31, 29, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31] days = ['FRI', 'SAT', 'SUN', 'MON', 'TUE', 'WED', 'THU'] return days[(sum(months[:a-1])+b-1)%7] Q1. 폰켓몬 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/1845 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr def solution(nums): if len(set(nums)) >= ..

https://search.shopping.naver.com/book/catalog/33684998621?cat_id=50010002&frm=PBOKMOD&query=%EB%B6%88%ED%8E%B8%ED%95%9C+%ED%8E%B8%EC%9D%98%EC%A0%902&NaPm=ct%3Dlam09nsw%7Cci%3D871df14c8dee77d1ad2f4a26608945006ed522fa%7Ctr%3Dboknx%7Csn%3D95694%7Chk%3D9343cd9e0e79246a84a03033109d6bbd1f2566c9 불편한 편의점 2 : 네이버 도서 네이버 도서 상세정보를 제공합니다. search.shopping.naver.com 독서 시작 최근 의미 없이 시간을 보내고 있다는 생각과 게임에 대한 무의미함..

사용자가 선호할만한 아이템을 추측함으로써 여러 가지 항목 중 사용자에게 적합한 특정 항목을 추천하여 제공하는 알고리즘 1. 추천의 종류 사용자의 행동 로그(behavior log) 데이터로 사용자의 호감을 조사하고 좋아할만한 아이템 추천 전체 추천 : 불특정 다수에 대한 무작위 추천 ex) TV 광고, 네이버 광고배너 등 그룹 추천 : 사용자를 특정 분야로 나눠 그에 특화된 추천을 제공 ex) 대학생 인기검색어 등 개념 추천 사용자의 이력을 바탕으로 관심사를 추축해 맞는 아이템을 보여줌 일반적으로 협업 필터링(Collaborative Filtering)이 사용되며 추천 알고리즘의 기반이 됨 아이템 기반 추천 아이템 기반의 추천 ex) 쇼핑몰의 유사 상품 추천, 넷플리스나 유튜브 추천 영화나 동영상 단일 ..