Anti-VEGF 관련 최신 연구
Papers
Kaggle OCT 데이터
Retinal OCT Images (optical coherence tomography)
OCT 이미지 사용 유사 Task
- 캐글의 OCT 이미지 데이터셋을 사용한 사례들 (task는 동일 X)
- 기타 OCT 이미지를 사용한 논문들 (task는 동일 X)
김안과 병원 방문 후 전달받은 내용들
[연구 관련]
- 모델의 입력/출력은 환자의 첫 진단 사진과 첫 주사치료 후의 사진
- 환자의 데이터가 약 3개월 간격으로 여러 개가 존재
- 경력이 있는 의사의 경우, 환자의 치료 예후에 대한 어느정도 감을 잡을 수 있음 (랩짱이 의사도 모르는 task면 불가능하지 않을까? 하는 생각으로 질문 드린 내용이며, 개인적으로 이미지로부터 어떠한 패턴을 찾을 수 있다는 얘기로 들려서 되기는 되겠구나 싶었음)
- OCT 사진 외에 fundus photo 등(건국대에서 추가로 입력넣어준 사진들)도 사용 가능
- 하지만, OCT가 진단에서 거의 80% 이상을 차지하기 때문에 큰 의미가 있을지는 모르겠다고 하심
- 환자가 치료될지 안될지의 예측이 아니라, 주사 치료 후의 OCT 사진 생성이 목적
- 실질적으로 의사 입장에서 필요한 기능임 (환자 사진 진단의 경우, 의사 입장에서 굳이 필요있나? 싶음, 왜냐하면 그냥 보면 자기들도 앎)
- 하지만, 환자의 치료 후 OCT 사진 생성은 의사 입장에서 판단이 어려운 환자의 적정한 주사 치료 시기 예측이나 주사 교체 시기 등도 예측할 수 있기 때문 → (이런 주제 또한 논문으로 작성 가능)
- 샘플 데이터로 받은 ppt에 나와있던 DRUSEN과 같은 class들은 건성 황반변성에서의 정도를 나타내는 것이라고 함
- 우리의 목적은 단지 주사 치료 후, 환자의 이미지 생성이므로 신경안써도 됨
- 논문을 잘 억셉되게 하려면, 왜 모델이 이러한 출력을 냈는지에 대한 explainability도 고려하면 좋음
- CAM, Grad-CAM 같은걸로 모델이 어느 지점에서 activate되었는지를 heatmap으로 나타낸다면, 리뷰어도 보고 모델의 동작이 어느정도 reasonable하다고 판단이 가능 (리뷰어도 의사기때문에, 아 이런지점을 보고 모델이 이렇게 생성했다는게 보이면 모델이 잘 동작하네하고 생각할 수 있음)
- 근데, GAN에서도 CAM이 가능한가...? (latent vector를 약간씩 조정하면서 해당 space가 어느 부위를 생성하는지를 역으로 추적하면 되려나?)
[OCT 데이터 관련]
- 사진 상으로, 제일 아래 흰색 층 밑에서부터 올라오는게 건성 / 층 위에서부터 터져나오는게 습성
(은지님은 두 경우 모두 습성으로 기억하셔서 추가 확인 필요)
- 습성이 더 치명적이며, 우리의 연구에서 사용할 이미지는 습성 환자의 데이터