JH 개발자의 성장일지

참조 : Registration — ANTsPy dev (latest) documentation Antslibrary파라미터 설명[required]fixed : 기준이 되는 이미지moving : 맞춰지는 이미지type_of_transform : 정합 방식Rigid : 회전 + 이동만 적용 / 변환 대상 이미지를 딱딱한 객체로 간주해 객체의 형태와 크기 그대로 유지Affine : Rigid + Scaling + Shearing / x축& y축 방향으로 이미지를 늘리거나 줄이기 (Scaling) + x축 & y축 방향으로 이미지 기울이기 (Shearing) / 마스크 사용 없이도 적합TRSAA : Translation → Rigid → Similarity → Affine → Affine / 마스크를 활용한 ..

참고 : Registration — ANTsPy dev (latest) documentation 파라미터 리스트fixed - requiredmoving - requiredtype_of_transform - requiredinitial_transform - optionaloutprefix - optionalmask - optionalmoving_mask - optionalmask_all_stages - optionalgrad_step - optionalflow_sigma - optionaltotal_sigma - optionalaff_metric - optionalaff_sampling - optionalaff_random_sampling_rate - optionalsyn_metric - optionals..

ANTs Library 에 대해서  ANTs(Advanced Normalization Tools) 라이브러리: 의료 영상 처리와 분석을 위해 사용되는 오픈소스 소프트웨어특징이미지 정합linear registration - rigid, affine, TRSAARigid : 동일한 FOV, 위치와 각도가 다른 경우Affine : 다른 FOV, 위치와 각도가 약간 다른 경우TRSAA : FOV와 각도 차이 O, 특정 영역(마스크)을 기반으로 정밀한 선형 정합이 필요한 경우b. nonlinear registration - Syn, ElasticSyN, SyNRASyN : FOV가 크게 다르고, 비선형적인 구조적 변형이 있는 경우ElasticSyN : SyN보다 더 유연한 변환이 필요한 경우SyNRA : 두 영상..

Norm. Regular.목적데이터 분포를 조정하여 학습을 더 효율적으로 만드는 "조정" 기법 (간접적으로는 과적합 방지 가능)과적합을 방지하기 위한 "규제" 기법대표 기법Min-Max Scaling, Standardization, Batch NormalizationL1, L2 정규화, Dropout, Early Stopping방법입력 데이터나 층의 출력을 평균과 분산을 조정해 특정 분포로 변환모델의 가중치 제한 or 페널티 부과해 모델의 복잡성 제어적용 대상입력 데이터 또는 층의 출력모델의 가중치, 뉴런 등NormalizationMin-Max Scaling : 특징 값을 0~1 범위로 변환Standardization : 평균 0, 분산 1로 변환Batch Normalization : 각 층 출력값 정규..