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"의료 데이터 용량 부족 문제 해결"…'AI 압축기술' 개발
서울성모·고대안암, 데이터 관리비용 절감 AI 기술 중요도 낮으면 고도압축·높으면 고배율…용량 90%↓31개 암·13개 병리 AI 과제서 성능, 기존방식 넘어서 아다슬라이드 연구 개요와 프로세스 및 성능 결과. A는 훈련시키는 데 사용된 31개 암종 PanCancer 데이터셋 구성. B는 이미지 처리과정: 타일링-CDA-인코딩-디코딩-재구성. C는 13개의 병리 진단 작업에서 원본 대비 성능을 시각화한 스파이더 웹 차트. 다기관 국제 연구팀이 최근 디지털 병리 이미지의 진단 정확도를 유지하면서도 데이터 용량을 현저히 줄일 수 있는 새로운 적응형(Adaptive) 압축 프레임워크 개발에 성공했다.22일 의료계에 따르면 이성학 가톨릭대학교 서울성모병원 병리과 교수·안상정 고려대학교 안암병원 병리과 교수 공동 연구팀(제1저자 이종현 펜실베니아대학교 생물통계학과 박사)은 디지털 병리 진단이 확대됨에 따라 동반되는 만성적인 저장공간 문제 해결을 위해 '아다슬라이드'(AdaSlide) 기술을
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