암 환자를 진단하고 그 예후를 예측하기 위해서는 병리영상 속 세포핵들의 모양을 확인하고 개수를 세는 작업이 필수다. 그러나 높은 성능의 딥러닝 모델을 학습하기 위해서는 정확하게 그려진 세포핵 데이터가 필요하다.세포핵의 형태는 다양하며, 한 영상에서는 수십만 개 이상의 세포핵들이 존재하기 때문에 이를 일일이 데이터화 하는 것은 시간과 비용이 많이 소요된다.이 문제를 해결하기 위해 최근에는 세포핵의 중심에 점을 찍어 학습데이터로 사용하는 ‘약지도 학습 기반’의 딥러닝 모델 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이는 기존의 데이터셋 구축 방식
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