딥러닝 알고리즘 개발과정을 통해 본 영상의학분야에서 딥러닝의 최신 경향
The Latest Trends in the Use of Deep Learning in Radiology Illustrated Through the Stages of Deep Learning Algorithm Development
송경두, 김명찬, 도신호,
소속 상세정보
송경두 ( Song Kyoung-Doo )
메사추세츠병원 영상의학과
김명찬 ( Kim Myeong-Chan )
메사추세츠병원 영상의학과
도신호 ( Do Syn-Ho )
메사추세츠병원 영상의학과
Abstract
최근 인공지능은 지각정보를 해석하는데 있어 상당한 진보를 이루었으며, 이를 통해 기계는 매우 복잡한 데이터를 보다 잘 해석할 수 있게 되었다. 최근 몇 년간 딥러닝 기술로 대표되는 인공지능의 의료 및 생물의학 연구분야로의 적용이 기하급수적으로 증가하고 있다. 이번 기고문에서는 의료영상분야의 딥러닝 알고리즘 개발 단계를 주제선정, 데이터 수집, 데이터 탐색 및 정제, 알고리즘 개발, 알고리즘 평가 그리고 임상적용의 단계로 나누어 설명하고, 각각의 단계에서 최신의 동향을 소개하고자 한다.
Recently, considerable progress has been made in interpreting perceptual information through artificial intelligence, allowing better interpretation of highly complex data by machines. Furthermore, the applications of artificial intelligence, represented by deep learning technology, to the fields of medical and biomedical research are increasing exponentially. In this article, we will explain the stages of deep learning algorithm development in the field of medical imaging, namely topic selection, data collection, data exploration and refinement, algorithm development, algorithm evaluation, and clinical application; we will also discuss the latest trends for each stage.
키워드
Artificial Intelligence; Deep Learning; Algorithms
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