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방법론

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1. 임베딩: CNN을 이용해서, 고정길이 벡터로 만듬
   1. 아키텍처: Deep ranking network
   2. 트리플렛(Triplet)기반:
      1. 라벨도 주어짐(reference image) second image(I+), third image(다른클레스, I-)
      2. 각 세개의 벡터의 쌍의 거리를 연산: D(I, I+) < D(I, I-)

 

평가방법

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• Annotation기반 정량평가: 전문의가 사전에 패치 단위로 부위를 라벨하고, 검색을 한다음에 Top-5 accuray을 확인
• Prospective study (전향적 실험): 랜덤 검색결과와 SMILY 검색결과를 블라인드로 평가
  • 동일한 조직학적 특징인지? 동일한 장기(organ)에서 나온건지? 동일한 gradining인지

 

요약=> 자연계이미지로 Triplet loss 사용한 네트워크로 임베딩만 진행함.