[논문리뷰] - Infants Admitted to US Intensive Care Units for RSV Infection During the 2022 Seasonal Peak - 메디컬 핫토픽 RSV

IntroductionRSV(호흡기 세포융합 바이러스)의 중요성- 전 세계적으로 5세 미만 아동의 하기도 감염 및 입원의 주요 원인- 미국에서 매년 5세 미만 아동 약 57,000명 입원- 생후 1년 내 입원의 주요 원인RSV로 인한 중환자실 입원- RSV 양성으로 입원한 어린 아동의 약 20%가 중환자실에 입원RSV 중증 감염 위험군- 대부분의 입원 아동은 건강하고 만삭으로 태어난 아이들- 조산아, 선천성 심장병, 신경계 질환, 만성 폐질환, 면역 저하 상태의 아동들이 생명을 위협하는 RSV 질환에 더 취약RSV 예방- Palivizumab(단클론항체)이 유일한 미국 FDA 승인 예방제였으나 고위험 영아에게만 제한적 사용- 장기 작용 단클론항체와 모체 백신이 새로운 예방 옵션으로 개발 중 Paliviz..

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• · 2024. 8. 5.

[Medical] - FSL로 fMRI 와 MRI 데이터를 분석해보자

FSL FSL은 옥스퍼드 대학교의 FMRIB에서 개발한 소프트웨어 라이브러리로 , 뇌 이미지를 분석하는 데 사용됩니다. FSL은 MRI 데이터를 처리하고 분석하는 데 널리 사용되고 있습니다.  MRI 데이터를 처리하는 툴이나 소프트웨어는 선택할 수 있는 범위가 넓습니다. 예를 들어 fMRIprep , Freesurfer 와 같은 다양한 도구들이 있죠.  FSL의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. 자세한 예시는 아래에서 볼 수 있습니다. - BET(Brain Extraction Tool) : 뇌를 포함하는 영역을 추출합니다. 그리고 MRI 이미지에서 두개골과 다른 비뇌 조직을 제거합니다.  - FEAT(FMRI Expert Analysis Tool) : 기능적 MRI(fMRI) 데이터를 분석합니다. 시계..

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• · 2024. 8. 1.

[Deep Learning & Machine Learning] Batch Iterator 만들어보자

Batch Iteration 배치 반복(Batch Iteration)은 머신 러닝 및 데이터 처리에서 대용량 데이터 세트를 보다 효율적으로 처리하기 위해 사용되는 스킬입니다. 메모리 집약적일 수 있는 전체 데이터 세트를 한 번에 처리하는 대신, 데이터는 더 작고 관리하기 쉬운 배치로 처리됩니다.  Batch Iterator(배치 반복자)를 만드는 단계별 방법은 아래와 같습니다. - 샘플 수 결정(Dtermine the Number of Samples) : 데이터 세트의 총 샘플 수를 계산합니다.  - 배치로 반복(Iterate in Batches) : 지정된 배치 크기 단위로 데이터 세트를 반복합니다. - 배치 생성(Yield Batches) : 각 반복에서 X에서 샘플 배치를 생성하고, 만약 제공된 경..

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• · 2024. 8. 1.

RSV(호흡기세포융합바이러스)를 연구해보자! - 미국 데이터로 알아보는 RSV와 Bronchiolitis

Introduction  3개월 전 다른 연구실 교수님의 요청으로 한국의 RSV와 인플루엔자에 대해 저희 연구실과 공동연구를 제안하였습니다. 연구 관련된 논문을 하나 보내주셔서 해당 논문의 분석 기법을 공부하고 킥오프 미팅을 마쳤죠. 한국에서 RSV에 관련된 연구를 수행하기 위해서는 이 질병과 관련된 데이터가 필요하기에 건강보험공단의 데이터 사용을 위해 신청 후 대기 중인 상태입니다.(건보 데이터는 직접 추출하기 위해서 원주까지 가야함..) 무한 대기 중인 상태인데, 연구책임자이신 교수님께서 Group knowledge 증진을 위해 Research Study를 제안하셨습니다.늘 그렇듯 이런 일정이 잡히면 말단인 저는 보내주신 논문을 읽고 정리하고 준비를 해야합니다. 이왕 준비하는 김에 읽었던 논문과 몰랐..

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• · 2024. 7. 17.

[논문리뷰] Vision language models are blind - VLM은 사실 장님이었나 ?

Introduction 최근 8개월 동안 Vision Language Models (VLMs)의 발전으로 다양한 이미지-텍스트 처리가 가능해졌습니다. VLM들은 장면 내 객체 식별, 복잡한 작업 수행 등에서 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 현재의 VLM 벤치마크들은 인간과 AI 간의 전반적인 격차를 측정하지만, 구체적인 시각적 한계를 지적하지는 않습니다.이 논문은 VLM이 실제로 인간처럼 이미지를 "보는지" 검증하기 위해 로우 레벨 차원에서 시각 작업에 대한 새로운 벤치마크를 제안합니다. 이 벤치마크는 2D 기하학적 도형만을 포함하며, 최소한의 지식을 요구합니다.연구진은 4개의 최신 VLM (GPT-4V, Gemini-1.5 Pro, Claude-3 Sonnet, Claude-3.5 Sonnet)을 8가..

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• · 2024. 7. 11.

[논문리뷰] - ECG(심전도), PPG(광전용적맥파) feature extraction 연구 논문을 읽어봅시다. ( ECG feature extraction , 심전도 인공지능 )

1. Introduction 생체신호와 관련된 프로젝트를 진행하고 있는데, 가장 어려운 부분은 역시나 메디컬 도메인 지식입니다.작년 말부터 진행 중이었던 현재 프로젝트를 너무 데이터 그 자체와 약간의 도메인 지식 그리고 인공지능 모델링 측면에서만 봐서 그런지 너무나 더딘 개선 속도가 마음에 걸려서 처음으로 돌아왔습니다. 많은 생체신호 데이터를 사용 중이지만, 그 중에서도 가장 중심적으로 활용이 되어야 하는 ECG와 PPG에 관해서 조금 더 deep하게 알아볼 것입니다. 개별적인 논문을 모두 자세히 보려고 했지만, 사실 ECG라는 데이터로 할 수 있는 연구가 너무나 많다보니 Feature Extraction 역시 각 연구의 목적에 따라 처리 방법이 너무나 다릅니다.  제가 가지고 있는 데이터는 125Hz인..

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• · 2024. 7. 10.