구글머신러닝부트캠프 캐글 기록

RSNA 2024 LSDC

1. 직접 만든 dcm2png conversion, 나머지는 itk8191 그대로 (Public Score 0.65, CV Score 0.67)

• rsna24lsdc_0815_eda_dcm2png.ipynb: 좌표 있는 이미지는 반드시 포함, Sagittal T1 10개 Sagittal T2/STIR 10개 Axial T2 20개씩
• rsna24lsdc-0816-train.ipynb
• rsna24lsdc-0817-submission.ipynb

2. edgenext_base.in21k_ft_in1k 모델을 사용 (Public Score 0.60, CV Score 0.63)

• rsna24lsdc-0816-train (edgenext).ipynb

3. Base model을 그대로 사용하지 않고 base model의 아웃풋 feature map에다 conv+fc의 classification module을 추가함. (Classification module을 추가했을 때 CV Score가 0.01정도 좋아짐. Base model을 freeze하고 classification module만 train했을 때는 점수가 확 나빠짐.) Augmentation을 수정함. (인풋 이미지 사이즈를 512x512에서 224x224로 줄이면 CV Score가 0.01정도 나빠지지만 1 epoch당 시간이 약 3분에서 약 1분 30초로 줄음 - Colab L4 기준.) (Public Score 0.60, CV Score 0.61)

• rsna24lsdc0823train.ipynb
• rsna24lsdc0823submission.ipynb

4. Base model을 edgenext_base.in21k_ft_in1k와 크기가 비슷한 convnextv2_tiny.fcmae_ft_in22k_in1k나 10배 가량 큰 convnextv2_large.fcmae_ft_in22k_in1k를 사용했을 때 점수가 더 나쁘게 나옴. Learning rate 문제인가 싶어 graidient accumulation 파트를 걷어내고 learning rate를 조정함. (CV Score 0.62)

• rsna24lsdc0828train.ipynb

5. 각 이미지 타입에 따라 판별하는 질환의 종류가 다름. 40개의 channel에 모든 이미지 타입의 이미지들을 concat해서 분류하지 않고 10, 10, 20개로 나눠 각 질환만을 판별하도록 함. (Axial T2 --> Left/Right Subarticular Stenosis; Sagittal T1 --> Left/Right Neural Foraminal Narrowing; Sagittal T2/STIR --> Spinal Canal Stenosis) (CV Score 0.65)

• rsna24lsdc0828train_split.ipynb