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씨앤에이아이는 AI를 활용하여 의료 데이터 생성 솔루션을 개발하고있습니다. 의료데이터 생성은 크게 두가지로 나누어집니다. 가) GAN(생성적 적대 신경망) 알고리즘을 활용한 Polyp 합성 - 내시경 이미지 데이터에서 Edge와 환부 Mask를 합쳐 Feature로 추출 - 데이터에서 뽑은 Feature를 Generator의 Input으로 활용해, 진짜/가짜를 구분하도록 학습된 Discriminator에 입력 - Discriminator가 속을때까지 (이미지 PASS) 합성 산출물 반복 학습 - 정상 내시경 이미지에서 Edge를 추출하고, 임의 Mask와 함께 학습된 Generator에 입력 - 원본 정상 내시경 이미지 없이 Feature만으로 새로운 Polyp 이미지 합성 완료 나) 자연스러운 합성을 위한 병변 특징 데이터 분석 및 적용 - Canny Edge Detection을 통한 배경 구조 정보와 병변 마스킹 정보를 합쳐서 특징으로 활용 - 병변이 없는 사진에서 추출한 Edge 특징만을 받아 임의의 마스킹이 합성된 가짜 병변 이미지로 합성 - 임상/학술연구 데이터들에 비해 Artifact가 적고 비교적 자연스러운 가짜 이미지 분류 및 해당 이미지에서 추출된 특징만으로 합성결과 재생성 - 해당 기법을 통해 합성된 이미지로 데이터를 증폭했을 때, Polyp 탐지 모델이 더 좋은 정확도를 보여줌
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