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3.0 3.0 1.0 6.1 MB

🦴RSNA BoneAge Challenge🦴

License: MIT License

Python 100.00%

boneage_predict's Introduction

🌑 Dong-Hyun Han

🌟 M.S in Conputer Science (Kyonggi Univ.)

🌒 Topics:

Geospatial AI
Generative Models
Self-Supervised Learning

🌓 Experience:

B.S, Computer Engineering, Kyonggi University (KGU) (Mar. 2017 - Feb. 2023)
한국전자통신연구원 (ETRI) Research Trainee (Jul. 2022 - Aug. 2022)
M.S, Computer Science, Kyonggi University (KGU) (Mar. 2023 - )

🌔 Skills:

🌕 Awards:


_{^{교내 프로그래밍 경진대회 🏅 우수상 (Jun. 2017)}}	_{^{교내 SW상상기업 프로그램경진대회 🏅 우수사업계획서상 (Nov. 2021)}}	_{^{교내 SW상상기업 로그램경진대회 🏅 장려상 (Nov. 2021)}}


_{^{한국인터넷정보학회 캡스톤 디자인 및 아이디어 해커톤 🏅 금상 (Oct. 2021)}}	_{^{과학기술정보통신부 공개 SW 개발자대회 🏅 은상 (Nov. 2021)}}	_{^{(주) HealthHub 2021 Healthhub DataThon 🏅 우승 (Dec. 2021)}}	_{^{한국정보기술학회(KIIT) 대학생 논문 경진대회 🏅 동상 (Jun. 2022)}}


_{^{가톨릭대학교 정보융합진흥원 2023 디지털 병리 AI 해커톤 🏅 장려상 (Oct. 2023)}}

🌖 Papers:

Domestic Publications

한국인터넷정보학회, 심층 신경망을 이용한 GP 기반 소아 골연령 측정 (한동현, 문기렴, 이병대) (Oct. 2021)
한국정보기술학회, 세포 계수 측정을 위한 딥러닝 기반 객체탐지 시스템 연구 개발 (한동현, 김민종, 김태강, 박준후, 조수빈, 김상진) (Jun. 2022)
한국통신학회, 인간 자세 추정을 위한 경량화 딥러닝 알고리즘 개발 (노원준, 문기렴, 한동현, 이병대) (Feb. 2023)
한국인터넷정보학회, 그림자 제거를 위한 깊은 그림자 특징 개선 네트워크 (한동현, 이병대) (Mar. 2023)
한국인터넷정보학회, 평발 진단을 위한 딥러닝 기반 방사선적 지표 자동 측정 시스템 (노원준, 문기렴, 한동현, 이병대) (Sep. 2023)

Contact: [email protected]
Blog: 우물안 개구리

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boneage_predict's Issues

Edge enhancement & Bilateral Filter

개요

Edge enhancement & Bilateral Filter

idea

Edge enhancement - CLAHE - Bilateral Filter 적용

location

bone_data/DataLoad.py

Imbalanced Data Problem

개요

Imbalanced Data Problem

idea

나이 분포를 보면 데이터가 불균형하여 학습이 잘 이뤄지지 않을 수 있음
따라서 RandAugment를 하지 않고 오프라인으로 각 나이에 대한 Augmentation을 하여 나이에 대한 데이터의 균형을 맞춰준다.

location

bone_data/DataLoad.py

FC Layer에 Batch Normalization 추가

개요

FC Layer에 Batch Normalization 추가

idea

dropout을 적용했으나 BN을 같이 쓰는것이 성능에 더 좋음 (FC Layer에서도!)
FC Layer -> Batch Normalization - Activation - Dropout 순으로 적용해 볼 것

location

model/BoneAgeModel.py

Regression 대신 Classification 모델을 사용

개요

Regression 대신 Classification 모델을 사용

idea

Regression에서는 dropout이나 batchNorm을 사용하기 힘듦으로 Classification으로 모델 변경

location

model/BoneageModel.py

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