1. 프로젝트의 시작 동기

안녕하세요! 프로젝트명에 게시된 것처럼 Chest CT Scan 영상 데이터를 기반으로

폐암 종류를 분류하고 폐암 의심 영역을 분할하는 것을 목표로 하는 프로젝트입니다.

향후 AI 기반 의료 영상 분석 솔루션을 기반으로 스타트업을 만들기 이전에, 폐암 솔루션의 가능성을 확인해보고 싶어서 먼저 간단한 프로젝트를 시작하게 되었습니다.

<폐암 종류 분류 솔루션>

현재 오픈소스로 공개된 폐암 관련 Chest CT Scan 데이터셋을 조사해본 결과,

Kaggle 내에 총 3가지 폐암(adenocarcinoma, large cell carcinoma, squamous cell carcinoma)와 정상 폐에 대해 다룬 Dataset이 있어서

이를 바탕으로 고성능의 분류 모델을 구현하는 것을 목표로 하고 있습니다.

< 폐암 해당 영역 분할 솔루션 >

Chest CT Segmenation 데이터셋 중에 심장, 폐 부분에 대한 Mask 데이터가 있어서

이를 바탕으로 현재 다루고자 하는 데이터셋의 심장, 폐 부분을 Mask할 예정입니다.

이후 3D slices를 통해 폐암 의심 영역을 분할하여 최종적으로 해당 Chest CT Scan에 대해 폐, 심장, 폐암 의심 영역 3가지로 분할하는 걸 목표로 하고 있습니다.

<GAN>

주어진 공개 데이터셋의 제한된 크기로 인해 대용량 학습이 현실적으로 어려움 부분이 많습니다.

따로 Chest Scan에 대해 GAN을 해본 결과, 해상도가 많이 떨어져서 데이터로써 의미가 없었습니다.

위의 두가지 솔루션을 완수한 이후에는 따로 초고해상도 GAN 대한 추가적인 프로젝트를 진행하려고 합니다.

2. 회의 진행/모임 방식 

- 1주일에 1회/2회 정도 정기적으로 회의합니다 

- 온라인은 줌을 통해 진행할 예정이고, 오프라인은 향후 의견을 조율하여 진행할 예정입니다.

3. 저의 경험 및 역할

전세계 데이터 사이언티스트 대회인 Kaggle에서 여러 번 수상을 한 경력이 있습니다.

<Kaggle Competition>

1. 1. Enefit - Predict Energy Behavior of Prosumers

2. => Public: 79/2731, Private; 253/2731

2. 2. Linking Writing Processes to Writing Quality

3. => Public: 41/2731, Private: None/2731

4. 3. HMS - Harmful Brain Activity Classification

5. => Public: 106/2767, Private: 57/2767

4. 기타

AI 엔지니어

<DeepLearning FrameWork>

TensorFlow Keras 랑 Pytorch중에 제가 주로 다루는 프레임워크가 TensorFlow Keras여서 Keras 혹은 두개 다 가능한 분이 지원해주셨으면 좋겠습니다.