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1. backpropagation으로 weight와 bias 값을 찾는 이유는 label 값이 먼저 주어졌기 때문이다. 2. backpropagation은 1회 수행되는 게 아니라 최적의 weight와 bias 값을 찾을 때까지 반복된다. 그 반복이 epoch다.그러니까, 우리가 epoch 수를 정하는 것은 backpropagation을 몇 회 수행할 것인지 정하는 것과 같다.최적의 loss(class 간의 loss의 평균이 가장 작은 값을 찾기)를 찾을 때까지 반복. 3. unsupervised 예측에서는 backpropagation이 사용되지 않는다. (label이 주어지지 않기 때문) 4. backpropagation이 수행됨으로 인해 decision boundary도 업데이트 된다. 결론: bac..

스마트시티와 4D 데이터, 그리고 AI. 미국 박사 진학 확률을 높일 수 있는 전략을 구상하다가 설레이는 굉장히 멋진 연구 주제를 생각하게 되었다. 어떠한 조건으로 실행하는 정책들을 시행하면 10년, 20년, 30년 뒤 어떠한 도시가 될 것인가를 시뮬레이션. 이 또한 멀티모달 데이터를 사용하게 될 것이고, 환경, 교통 쪽의 데이터를 사용하면 4D 데이터도 사용하게 될 것이고, 스마트시티 범주 안에 헬스케어도 포함되니 관련 연구 또한 하게 될 수 있고, 학부 때 다룬 사회과학적인 여러 카테고리의 데이터를 다루는 능력과 대학원에 와서 다룬 4D 데이터를 다루는 능력을 조화롭게 어필할 수 있으면 강력한 차별화 전략이 될 것 같다. 더 확장하면 생성 모델로 어떠한 도시 환경 또는 정책이 뇌에 어떤 영향을 주는가..

내가 대학원에 온 가장 큰 학문적 이유는 이러한 이론 (수학적 이론 코드) 이 필요해서이다. 이번 학기 딥러닝 수업을 수강하는데 딱 내가 필요했던 방식으로 수업을 해주셔서 공부할 맛이 난다. Optimization에 대한 과제를 하면서 좀 더 이해가 필요한 부분을 구글링을 통해 찾아가면서 공부하여 정리하였다. Output Layer 에서 Loss 값이 계산되는 구조 Loss 는 실제 레이블과 예측된 레이블의 차이를 계산하며, Input Data, Label, Weight 로 구성된다. Gradient Desecnt 에서는 모든 데이터에 대해 Gradient 가 계산된다. 모든 데이터의 Gradient를 계산할 때, 효율성을 위해 Batch를 사용한다. (m=Batch Size, Batch=Subset) ..

30년 뒤의 알츠하이머 환자 수는 3배가 될 것이다. 물론 다른 뇌질환도 중요하지만, 고령화가 사회 문제가 되어가는 상황에서 노인성 질환 중 가장 큰 가정 및 사회 문제가 되는 AD를 예방하고 진행을 멈추는 것은 중요한 과제인 것 같다. 환자 본인은 물론이거니와 가족의 삶도 피폐해지니까. 공학자 입장에서 인공지능이 할 수 있는 최선을 연구하면 될 것이다. 의사가 할 수 있는 일, 의과학자가 할 수 있는 일, 공학자가 할 수 있는 일은 각각의 의미와 가치가 있다. Paper Title: EARLY DETECTION OF ALZHEIMER’S DISEASE USING MACHINE LEARNING ALGORITHMS REPUBLIC OF TÜRKİYE ALTINBAŞ UNIVERSITY, Master’s T..

표면적으로 4D 인 데이터, 모델 입력으로는 다중 리스트 배열, 텐서로 들어간다. 공간정보 손실 문제를 피하기 위해 3D를 2D로 변환하지 않고 입력하는데, Transformer 구조에서는 Time point를 모두 반영하는게 쉽게 가능한 것 같은데, 3D CNN 모델에 3D를 온전히 입력하면서 Time point까지 입력해서 Label을 Classification하는 방법이 있는지 알아가야 한다. 뇌 영역 ROIs 로 구분해서 각 영역별로 입력해서 Brain connectivity를 analysis하는 방법으로는 많은 자료를 찾아볼 수 있는데 이렇게 하면 3D 형식이 된다. ROI로 나누지 않고 전체 뇌 (Whole brain)를 입력으로 사용하려면 4D 형식을 입력해야 하는데, 레퍼런스 본 것들을 정..

mean (IF): 6.36 Source: 2022 Computer Science Conference Impact Factors 2022 CS Conference Impact Factors Posted on July 18, 2023 Love them or hate them, Impact Factors are one of the main ways in which many schools and departments measure scientific output and impact. Those of us working in non-CS departments have to regularl health-nlp.com

Clinical fMRI studies of AD Human fMRI studies of AD have led to some promising findings in recent years. These studies can be broadly divided into two categories: those examining brain network activity during the resting state (so-called resting state fMRI) (Chhatwal and Sperling, 2013; Dennis and Thompson, 2014; Dickerson and Sperling, 2008; Liu et al., 2008; Weiner et al., 2012) and those tha..

TLE (Temporal Lobe Epilepsy), fMRI fMRI는 발작을 일으키는 특정 뇌 영역을 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 발작 환자들은 발작이 발생하는 동안 특정 뇌 영역에서 활발한 혈류나 대사 활동이 나타날 수 있습니다. TLE는 종종 특정 뇌 반구(보통 temporal lobe)에서 발생하지만, 다른 반구와의 연결성 문제가 발생할 수 있습니다. fMRI는 양측 뇌 사이의 기능적 연결성을 조사하여 발작과 관련된 네트워크의 변화를 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. fMRI는 정상적인 뇌 활동과 비교하여 TLE 환자의 뇌 활동 패턴의 변화를 연구하는 데 사용될 수 있습니다. 이를 통해 특정 기능적 이상을 파악하고 발작의 원인과 효과를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다. TLE 진..

The use of neuroimaging techniques in the early and differential diagnosis of dementia Leonidas Chouliaras & John T. O’Brien Molecular Psychiatry (2023) of Nature Functional MRI Functional MRI measures blood flow changes to determine which parts of the brain are engaged when performing a test or at rest and can study brain networks that are functionally connected [76]. The default mode network (..

Contents 1. Install Linux (Ubuntu) on an Intel Mac (not m1, m2) 2. Use Linux (Ubuntu) on an Intel Mac (not m1, m2) The contents will be updated soon.