Feture extractor + PCA + Cluster

• 작업 기간 2022.01~2022.01 (1개월)

• 인력 구성(기여도) feature extractor 2명 (50%), post processing 2명 (30%), 총 3명.

• 프로젝트 개요 간 데이터를 이용해 암을 찾아내는 anomaly detection project (독성병리학). 정상 데이터만으로 feature extractor을 fine-tuning, varidation 데이터로 cluster 학습 후, test data로 예측을 진행하는 semi-supervised model.

• 평가 방식 train(정상) / varidation(정상, 비정상), test(no label) 형식으로 데이터를 분리한다. 그 후 Confusion matrix로 평가를 진행한다.

• 제한 사항

데이터 설명

• 총 데이터 개수 100개, 정상 90개, 비정상 10개.

• 데이터 형식 : Whole Slide Image (WSI), .mrxs 파일 ( + metadata, .dat 파일 )

• 데이터 크기 : 평균 (77000, 185000, 4), bitmap 기준 대략 56GB

• Label 설명