yujinkim1/moai-challenge

Chest CT에서의 인공지능 기반 자동 Body morphometry 측정

moai-challenge

링크를 통해 챌린지 수행 과정에 대한 구체적인 내용을 확인할 수 있습니다.

Body Morphometry 정보와 비만, 근감소증, 골다공증과 같은 질병 간의 유의성에 대한 연구들이 보고되면서 의료 정보의 융합적 연구에 대한 중요성이 증가하고 있는 추세입니다. 따라서 CT 영상에서 근육과 지방에 대하여 Segmentation 기술 개발 및 정량적 평가 수행을 제시합니다.

Team members

• sangho Kim | [github]
• yujin Kim | [github]

Requirements

• Python 3.9 or above
• CUDA
• CuDNN
• Pytorch

Team Convention

링크를 통해 팀의 컨벤션을 확인할 수 있습니다.

Architecture

U-Net(MICCAI 2015) Paper

Prepare and activate environment on anaconda

$ conda env create --file environment.yaml
$ conda activate moai2022

Run dcm to png format converter

$ sudo python3 ./dcm2png_converter.py --original_path {DCM_DIR} --convert_path {./ + 'image'}

Training

$ sudo python3 ./main.py --weight_save_folder_dir ./{DIR_NAME}--data_dir {DATASET_DIR} --num_classes {INT} --lr {1E} --end_lr {1E} --optimizer {OPTIMIZER} --epochs {INT} --ohem_loss_weight {DOUBLE}
--dice_loss_weight {DOUBLE} --batch_size {INT} --weight_decay {1E} --num_filters {INT}

Testing

$ sudo python3 ./test.py --data_dir {DATASET_DIR} --weight_dir {WEIGHT_DIR} --submission_dir {SUB_DIR} --submission_save_dir {SAVE_DIR}