BoneAge-Predict

입력층으로 X-Ray 사진 파일(png)과 Gender(Boolean)를 받아서 뻐나이를 예측하는 딥러닝 모델

Dependencies

• pip install pandas
• pip install numpy
• pip install opencv-python
• pip install matplotlib
• pip install timm
• pip install torchsummary
• pip install tensorboard
• pip3 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

DataSet

RSNA Pediatric Bone Age Challenge(2017)를 사용
test dataset에 대한 GT(Label)는 여기서 얻을 수 있다. (https://github.com/neuro-inc/ml-recipe-bone-age)

# Train - 12611 images
# Val   - 1425  images
# Test  - 200   images 

bone_data의 test, train, validation 폴더에 각각의 image 파일을 넣어줘야 한다.

dataset 각각의 image size는 다음과 같이 나온다. (제각각이다.)

train dataset size distribution

validation dataset size distribution

test dataset size distribution

loss

loss: L1Loss(MAE)를 사용 optimizer: Adam, 파라미터는 기본 값 그대로 사용
lr_scheduler: ReduceLROnPlateau 사용

Accuracy (MAE)

MAE: 27.023 -> 14.04613 -> 12.00912 -> 8.547 -> 7.829 -> 5.79605 -> 5.2375(month)
개선중.. (4~6 MAE를 목표로)

To-do's ~2021-09-20

• EfficientNet v2: Adaptive Regularization with Progressive Learning
• Histogram 그려보고 데이터 적은쪽은 Augmentation으로 데이터 늘리는 쪽이 더 좋을지도?