분별 (랩장 김웅곤)

분별Lab에서는 현재 판독문 자동 분류 연구를 하고 있으며, 1월 5일에 양경성 부장님께서 발표를 하셨습니다. 링크에 발표 ppt가 첨부되어 있습니다. https://drive.google.com/file/d/1a8NQnBLF3xWgBRRmVTzBiXbNrWdtrxrQ/view ppt에는 판독문을 가지고 어떤 알고리즘을 적용할지만 담았으나 실제로 기반 문장을 가지고 ppt에 작성한 대로 문장 분류를 해 보았으며 진단문에 대한 AI의 정확도는 90%정도였습니다. 이 결과를 논의하기 위해 1월 15일 퇴근후 모두 모여 skype

<랩 소개> 저희 그룹은 최신 딥러닝 기법을 이용하여 이미지/영상 분류를 연구하는 곳입니다. 1,2기 연구 실적을 바탕으로 현재 논문 작성중에 있으며 이제는 영상 이외에 텍스트에 도전하고 있습니다. 의학 판독문을 자동으로 분류하는 모델 개발을 연구하고 있습니다. 의학, IT, 통계 각 분야별 실무자 및 산업공학 재학생으로 구성돼 있는 만큼 서로 다른 도메인이 융합하여 강력한 시너지 효과를 내고자 합니다. < 랩장 소개 > * 김웅곤 / 랩장 : 현재 통계청에서 근무하고 있는 3년차 직장인입니다. 대학 때 수학과 경영학을 전공하

한국인공지능연구소에서 만난 것이 인연이 되어 분별Lab에서 작년 6월부터 연구한 결과가 논문으로 발간되었습니다. 같이 자료를 제공해주시고 알츠하이머 딥러닝 학습을 지도해주신 강도영 교수님, 기술적으로 물심양면으로 도와주신 양경성 부장님, 김현우 연구원님 모두 고생하셨습니다. 논문이 실린 곳 : Biomedical science letters 논문 제목 : VGG-based BAPL Score Classification of 18F-Florbetaben Amyloid Brain PET 논문 링크 : http://www.bsl