Author: byun1114

지난 화요일 강의에 있던 논문을 찾아서 읽어 보았다. PM10은 알러지 결막염과 관련성이 없다. 눈물이 다 막아줘서 그런가.. 아무튼 이 연구에서는 O3가 중요한 예측 인자임을 알 수 있다. 그 밖에도 유용한 정보라면 모델 계발에 있어서 양수/음수가 나오는 것은 모델 선정에 어렵기 때문에 일정 수치를 더해서 양수로 바꾸어주는 방법을 알게 되었다. 예측 모델의 계발과 관련되어 추상적인 정보라도 알게 되어서 다행이다.

https://doi.org/10.3389/fphar.2018.01135

병리 이미지와 관련된 AI는 보통 사진을 스캔한 후 쪼개고, 그 쪼갠 이미지에서 연구 대상이 병변을 표시해 주는 것으로 시작한다. 이 연구에서는 그런거 없이도 진단명과 그에 상응하는 증례를 이용한 정보만으로도 분류가 가능하다는 것을 보여주었다. 물론 연구에 사용한 증례는 전립선과 피부, 림프절 전이 병변으로 이미 연구가 많이 이루어진 흔한 분야이다.

https://doi.org/10.1038/s41591-019-0508-1

ML을 이용한 연구에 이런 방법도 있을 수 있겠구나를 보여 주는 논문이라고 생각한다.

https://doi.org/10.1038/s41591-019-0503-6

뇌종양에서 fusion transcript 분석하는데 Arriba 라는 프로그램이 좋았다고 함.

https://doi.org/10.1007/s00401-019-02039-3