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딥 러닝 전문가 주도 워크숍
Deep Learning for Healthcare Image Analysis

이 워크숍에서는 방사선학 및 메디컬 이미징에 딥 러닝을 적용하는 방법을 설명합니다. 영상 분할, CNN(나선형 신경망)을 트레이닝하는 방법, 라디오믹스를 사용하여 질병의 유전체학을 파악하는 방법을 배웁니다.

학습 목표

이 워크숍에 참여함으로써 다음을 수행할 수 있게 됩니다.

CNN을 트레이닝하여 시계열 MRI 데이터로부터 인간 심장의 좌심실 용적 추론
MRI 영상에서 좌심실 위치를 확인하기 위해 영상 분할 수행
CNN을 사용하여 심장병을 감지하고 확장기와 수축기 사이의 차이를 측정하여 박출률 계산
1p/19q 염색체 공동 결실 상태를 파악하기 위해 LGG(저등급 교종)의 MRI 스캔에 CNN 적용

워크숍 데이터시트 다운로드 (PDF 292 KB)

워크숍 개요

인트로 (15분)	전문가 강사와 만나기 courses.nvidia.com/join에서 계정 생성하기
영상 분할 (120분)	영상의 각 픽셀을 특정 클래스에 배치하는 기법을 알아봅니다. 맞춤형 Python 레이어를 통해 Caffe 확장하기 전이 학습 프로세스 구현하기 널리 사용되는 영상 분류 네트워크를 통해 완전한 CNN(컨볼루션 신경망) 구축하기
휴식(60분)
영상 분석 (120분)	의료 영상 분석에 CNN을 사용하여 비가시적 영상에서 환자 상태를 추론합니다. 표준 2D CNN을 더 복잡한 데이터로 확장하기 표준 Python API 및 R을 통해 프레임워크 MXNet을 사용하기 체적 및 시간적일 수 있는 고차원 영상 처리하기
휴식 (15분)
TensorFlow를 통한 영상 분류 (120분)	MRI에서 영상 유전체학(라디오믹스)을 감지하는 딥 러닝 기법을 알아봅니다. CNN 설계 및 트레이닝하기 라디오믹스을 사용하여 외과적 생체 조직 검사 없이 병의 유전체학을 식별하는 바이오마커 생성하기 뇌종양이 있는 환자를 위해 보다 효과적으로 치료하고 더 나은 의료 결과를 이끌어 낸 Mayo Clinic의 라디오믹스 프로젝트 살펴보기
최종 복습 (15분)	핵심 내용을 복습하고 질문에 답하기 평가를 완료하고 인증서 취득하기 워크숍 설문지 작성하기

워크숍 정보

소요 시간: 8시간

가격: NVIDIA에 문의하세요

전제 조건:

딥 뉴럴 네트워크에 대한 기본 지식
Python 또는 유사 언어의 기본적인 코딩 경험

기술: Caffe, NVIDIA DIGITS, R, MXNet, TensorFlow

콘텐츠 공동 제작자: Mayo Clinic

인증: 평가를 성공적으로 완료한 참가자는 관련 분야에 대한 역량을 인정받고 전문적 커리어 성장을 지원하는 NVIDIA DLI 인증서를 받게 됩니다.

하드웨어 요구 사항: 최신 버전의 Chrome 또는 Firefox를 실행할 수 있는 데스크톱 또는 노트북 각 참가자에게는 클라우드상에서 완전하게 구성된 GPU 가속 서버에 접근할 수 있는 전용 권한이 주어집니다.

언어: 영어, 일본어

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