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¼ÛÁ¤ÈÆ ±âÀÚ | ½ÂÀÎ 2018.10.22 17:39

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ÀÌÈÄ À̾îÁø ½ÉÆ÷Áö¾öÀÇ Ã¹ ¹ø° ¼¼¼Ç ÁÖÁ¦´Â ‘Çѱ¹ÀÇ ÀΰøÁö´É’À¸·Î ¿¹Á¾Ã¶ Ä«À̽ºÆ® ±³¼öÀÇ ‘Deep learning for medical imaging: an engineering perspective’¿Í ÃÖº´¿í ¿¬¼¼´ë ±³¼öÀÇ ‘ÀÇ·á¿Í ÀΰøÁö´É: °¡Ä¡¿Í ±â¼úÀÇ ½Ã³ÊÁö’°¡ ÁøÇàµÇ°í À̾î ⸳ÃÑȸ°¡ ¿¹Á¤µÅ ÀÖ´Ù.

µÎ ¹ø° ¼¼¼ÇÀº ‘ÀÇ·áÀΰøÁö´ÉÀÇ ¿¬±¸°³¹ß ½ÇÁ¦’¸¦ ÁÖÁ¦·Î À¯Áø±Ô Altrics ´ëÇ¥À̻簡 ‘ÀÇ·áµ¥ÀÌÅÍÀÇ pre-processing ¹× debugging ½ÇÁ¦’¸¦ ¹ßÇ¥ÇÏ°í À̾ ÇѺ¸¿µ ¼­¿ï´ë ±³¼öÀÇ ‘Artifical Intelligence In Medicine: Deep Learning Technologies’, ¹Ú¼ºÈ£ ¼­¿ï¾Æ»êº´¿ø ±³¼öÀÇ ‘ÀÇ·áÀΰøÁö´É ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾îÀÇ ÀÓ»ó°ËÁõ’, ±èÇöÁØ ºä³ë Àü·«ÀÌ»çÀÇ ‘ÀÎÇã°¡ ¹× »ê¾÷È­’°¡ À̾îÁø´Ù.

¼¼ ¹ø° ¼¼¼ÇÀº ‘Open innovation’À» ÁÖÁ¦·Î Ä«Ä«¿Àºê·¹ÀÎ ±èÀϵΠ¸Å´ÏÀú°¡ ‘µö·¯´× ¿£Áö´Ï¾î°¡ »ý°¢ÇÏ´Â ¹ü¿ëÀû 3d segmentation’À» ¹ßÇ¥ÇÏ°í À̾ ¾çµ¿Çö ¼­¿ï¾Æ»êº´¿ø ±³¼öÀÇ ‘±¹³»ÀÇ ¿ÀÇ ÄÁÅ×½ºÆ® ¼Ò°³’, ±è±¤¼ö ¼­¿ï´ëº´¿ø ±³¼öÀÇ ‘Clinical Datathon ¼Ò°³’°¡ À̾îÁø´Ù.

³× ¹ø° ¼¼¼ÇÀº ‘Special Session’À¸·Î ¹èÇö¾Æ ÀÌÈ­¿©´ë ±³¼öÀÇ ‘ÀÇ·áµ¥ÀÌÅÍ È°¿ëÀÇ »çȸÀû À̽´’, Á¤Èñ±³ Çѱ¹ÀÇ·á±â±â¾ÈÀüÁ¤º¸¿øÀåÀÇ ‘ÀÇ·áÀΰøÁö´É°³¹ß °¡À̵å¶óÀÎ’, ÀÌ¿ù¼÷ NECA ÆÀÀåÀÇ ‘ÀÇ·áÀΰøÁö´É°ú ½ÅÀÇ·á±â¼ú’, Ȳ¼ºÁÖ Ä«À̽ºÆ® ±³¼öÀÇ ‘Beyond explainable AI-Reliable AI' µîÀÌ ¿¹Á¤µÅ ÀÖ´Ù.

¼ÛÁ¤ÈÆ ±âÀÚ  yeswalk@naver.com

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