2기 최종 결과로 아직까지 데이터 수집을 위한 전처리 부분에 대해 발표했습니다. 현재 결과로는 ... 1. Pathology label 툴 개발 _ V0.5 2. 슬라이드 tile 이미지 실험 코드 2가지에 대해 발표했습니다. 위 두가지에 대한 결과물을 공유하고자 합니다. 툴은 좀더 개발하여 github에 공유를 하고, 발표 자료 및 코드는 아래 링크에서 확인하시면 될 것 같습니다. 3기에서 이어서 활동하고자 하는데, 좀더 많은 활동과 성과가 있었으면 합니다. 3기에서는 2기 활동을 하면서 개발하고자 하는 목표가

주제: 동그라미 2팀 1차 목표 설정 일정: 2018.08.30 장소: 강남역 윙스터디 참여인원: 7명 (양경성, 곽민섭, 이기선, 김범채, 민태산, 정연주, 김요환) 주요 내용: 조직 라벨링 툴 제작 [~ 18.09.20.] (김범채) 1. 기본 툴: Labelme (open source tool; https://github.com/wkentaro/labelme) 2. OpenSlide (https://openslide.org/)를 통한 .svs 데이터 로딩 및 영상 확인 공개 데이터 셋을 통한 딥러닝 연습 (곽민섭, 이기선

일정: 2018년 9월 18일 장소: 서울역 위워크 참여인원: 4명(양경성, 곽민섭, 김범채, 민태산) 주요 내용: 동그라미팀 1차 결과 확인 * 조직 라벨링 툴 제작 (김범채) 1. 특정 레벨 영상 확보 실패 2. 라벨링 툴 완성을 위한 추가 시간 확보 (~ 18.10.18) 라벨링 툴에서 샘플영상 로딩 및 라벨링 시연 1800배 확대 영상의 조각 확보, 그러나 전체 영상 확보 실패 딥러닝 실험 방법 제안 1. Pathology image analysis with unsupervised learn