의료영상 혈액검사 결과 식별 알고리즘 경진대회 -베이스라인랩 결과 및 1st랩 시작-
안녕하세요! AIFactory의 운영진입니다. AIFactory의 첫 태스크는 의료영상 분석으로 (주)이지다이아텍에서 새로 개발한 진단기기의 복잡한 혈액검사 과정 중 하나이며, 다양한 길이로 구성된 자성입자 촬영 이미지에서 자성입자의 위치와 종류를 구분하는 것입니다.
대회 일정
베이스라인랩이 ‘20.01.13~’20.01.23 동안 진행이 되었습니다. 대회참가자 분들께 감사의 말씀 드리며, 입상자분들 축하드립니다.
1st랩은 ‘20.02.03, 12:00 ~ 부터 진행될 예정입니다. 1st랩은 베이스라인랩과 달리 스코어달성 시 대회가 종료되며, 순위가 정해지는 대회방식입니다.
2nd랩은 1st랩 종료 후 준비기간을 거친 후 진행될 예정입니다.
베이스라인랩 결과 비교
정답지 중첩이미지와 베이스라인랩 결과 중첩이미지를 참고하셔서 1st랩을 준비하시면 도움이 되실 것으로 판단이 됩니다.
- 정답지 중첩이미지
2. 베이스라인랩 결과 중첩이미지
1st랩 고려사항
비슷한 길이의 객체검출 시 클래스가 명확하게 분류되지 않아 일부 오류가 발생하였습니다. 클래스의 경우 길이에 대한 충분한 학습이 필요할 것으로 판단됩니다.
직사각형 모양의 객체에서 검출된 형상이 정답지 중첩이미지에서는 직사각형이었으나 베이스라인랩 결과 중첩이미지에서는 다각형 모양 및 중첩오류 등으로 결과가 산출되었습니다. 혈액 객체이미지와 검출된 형상의 차이를 아래 이미지를 통해 확인하실 수 있으며, 1st랩 참여 시 참고 부탁드립니다.
개별 혈액 이미지 외 중첩된 혈액 이미지의 경우 클래스 및 형상 오류가 일부 발생하였습니다. 육안판독이 가능한 부분에 대해서는 학습데이터셋에서 제공을 하였습니다. 때문에 전체는 아니더라도 육안판독 확연한 부분에 대해서는 정답지 중첩이미지와 유사한 결과가 나올 것으로 판단됩니다.
1st랩의 데이터셋은 베이스라인랩 데이터셋과 동일한 데이터셋입니다. 폴더명만 다르고 파일은 동일한 파일이기때문에 베이스라인랩 데이터셋을 그대로 활용하셔도 무방합니다.
대회참가 방법
대회는 아래 순서로 쉽게 참여할 수 있습니다.
- aifactory.space 접속
- 회원가입 후 로그인
- 의료영상 혈액검사 결과 식별 알고리즘 경진대회 태스크 선택
- 대회 참가 버튼 누른 후 데이터셋 다운
- 영상처리 알고리즘 및 머신러닝 모델 개발 후 테스트셋으로 입력 한 결과 제출 (제출하면 퍼블릭 점수판에 바로 점수가 보여집니다)
- 각 랩에 설정된 체크포인트 기간마다 체크하여 프라이빗 점수가 목표치를 달성하면 해당 랩에서 우승!
- 지정된 서식으로 알고리즘 및 코드 설명과 모델 제출 시 상금 지급
더 상세한 내용은 aifactory.space에서 보실 수 있습니다. 그럼 많은 참여 부탁드리겠습니다!
