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1. 대회 데이터 각 독립 사례에는 5자리 숫자로 식별되는 전용 폴더가 있습니다. 이러한 각 "케이스" 폴더에는 DICOM 형식의 각 구조적 다중 파라미터 MRI(mpMRI) 스캔에 해당하는 4개의 하위 폴더가 있습니다. 식별 넘버 5자리 숫자가 train 안의 폴더 이름들. 저런걸 말하나 보네요. 각 식별 번호 폴더 안에는 다음과 같은 4개 폴더가 있습니다. 그 안에도 이미지로 꽉 차 있어요. Fluid Attenuated Inversion Recovery (FLAIR) T1-weighted pre-contrast (T1w) T1-weighted post-contrast (T1Gd) T2-weighted (T2) T1Gd 가 바로 T1wCE를 말하는 것 같습니다. 위 용어에 대한 설명은 다음 게시글에서..
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1. Brain Tumor Radiogenomic Classification 대회 설명 번역) 악성종양( malignant tumor ) 은 생명을 위협합니다. 교아 세포종(glioblastoma)으로 알려진 이 암은 성인들에게 가장 흔한 뇌종양이며 평균 생존 기간이 1년 미만일 정도로 예후(prognosis)가 가장 나쁜 암 입니다. MGMT promoter methylation 로 알려진 종양에서 특정 유전자 서열이 존재하는 것은 유리한 예후 요소이며 암에 대한 화학 요법에 대한 예후 반응으로 강력한 예측 변수인 것으로 나타났습니다. 현재 암의 유전자 분석을 위해서는 조직검사가 필요합니다. 그 후 종양의 유전적 특징을 결정하는데 몇 주가 걸립니다. 선택한 초기 치료의 결과와 유형에 따라 후속 수술이 ..
https://www.kaggle.com/competitions/rsna-miccai-brain-tumor-radiogenomic-classification/overview RSNA-MICCAI Brain Tumor Radiogenomic Classification | Kaggle www.kaggle.com 왜 Brain Tumor Radiogenomic Classification 프로젝트인가? Input 데이터가 MRI 데이터, 3D 데이터 입니다. 3D 데이터를 EDA를 하는 과정에서 배울 점이 많을 것이라고 여겨집니다. 머신러닝 / 딥러닝 엔지니어가 3D 데이터를 다룬 경험이 있다는 것은 '디지털 트윈'을 하고자 하는 회사에 있어서 큰 메리트를 가져갈 수 있을 것 같습니다. DICOM 의료 영상 분..
