[강의소개]
  • 최근 각광을 받고 있는 의료에 인공지능을 접목하는 방법을 다룸
  • 전통적인 방법부터 최근 딥러닝 방법까지 다룸 (정성훈 교수)
    • k-최근접 이웃, k-평균 군집화, 의사 결정 나무
    • 유전 알고리즘, 퍼지 시스템, 서포트 벡터 머신, 인공신경망, 앙상블
    • 심층 합성곱 신경망(CNN), 재귀 신경망(RNN), 심층 신경망(DNN)
  • 최근 현장에서 개발되고 있는 응용으로 실습 (최승호 교수)
    • MRI 데이터를 이용한 진단 및 예측
    • 화상 데이터를 이용한 검출 및 분할
    • WSI 데이터 생성 및 진단
    • 헬스케어 등
  • 기말과제를 수행하여 실제 응용능력을 배양함 (주 담당 교수: 최승호)
의료 인공지능(융합)
[기말과제]
  • 기말과제로 수행한 학생들의 작품 소개: 클릭
  • 기말과제 상담 게시판: 클릭
[강의노트]
[성적확인]
[과목 게시판]
[과제]

번호

과제내용

기타

#1


[관심분야 논문 읽고 정리]

본인이 관심있는 의료 인공지능 분야의 논문을 읽고 요약 정리하여 제출하시오.

  • 가능한 논문
    • 권장: 국내 대학원 석사 학위 논문 1편 이상 (내가 모아놓은 자료 참고)
    • 가능: 국내 학회 저널 논문 2편 이상
    • 가능: 국외 영어 저널 논문 1편 이상 (단, 5페이지 이상 논문)
    • 비권장: 학술대회 논문은 유명 학술대회를 제외하고 권장하지 않음
  • 검색
  • 기타
    • 기말과제 주제선정을 위한 과제로 과제를 하면서 기말과제 주제를 고안해볼 것!!!
    • 분량 기준은 없으나 너무 성의없게 정리하는 경우 감점함!!!
    • 모든 파일을 압축하여 하나의 파일로 제출
  • [제출]

    개강 후 2주까지
    eclass로 제출

    #2


    [의료 인공지능 코드 실행 및 결과 확인하기]

    본 과제는 기말과제 원활한 수행을 위해 중간고사 이후에 최승호교수님이 실습하는 프로그램과 유사한 코드를 미리 실행시켜보기 위한 목적의 과제입니다.
    첨부하는 실습자료에서 제시하는 4개의 프로그램 중 본인이 관심있는 프로그램 하나를 골라서 실행하고 결과를 확인한 후 결과를 정리하여 제출하기 바랍니다.

    첨부파일에 있는 4개의 코드는 README.md 에 실행 방법이 기술되어 있으며 정상동작하는 것을 확인한 프로그램입니다. 본 과제 수행 중에 관련하여 궁금한 점이나 문제점이 있는 경우 최승호교수님에게 문의하기 바랍니다.

    [과제에 반드시 포함되어야 할 사항]

    1) 프로그램 실행 환경 기술
    - 개인 GPU에 설치해서 수행하는 것 권장 (다만, pytorch GPU 버전 설치가 쉽지는 않음)
    - 실행 환경 설명 (예, PyCharm, Jupyter Notebook, 터미널 CLI 실행, Google Colab)
    // Google Colab 도 가능하나 권장하지는 않음)

    2) 실행 결과 (반드시 포함)
    - 정상 동작하는지를 여러 가지 예를 통하여 실험하고 실험 결과를 제시
    - 문제가 발생하거나 결과의 품질이 좋지 않은 경우 등 결과에 대한 분석도 제시
    * 실행 결과를 제시하지 못하는 경우 감점이 많이 됨!!!

    3) 발생한 문제 및 해결 방법
    - 과제 진행하면서 발생한 문제 및 해결 방법을 자세히 기술
    - 문제가 없었어도 문제가 없었다고 기술
    본 과제는 학생들의 기말 과제 수행을 돕기 위한 과제로 열심히 수행하면 기말 과제 수행에도 큰 도움이 됨으로 열심히 실행하여 제출하기 바랍니다.
    [제출]

    개강 후 5주까지
    eclass로 제출

    [관련링크]