인공지능_sallang

전자공학을 전공했고, 신호처리에 관해 여러 공부를 해왔습니다. 어디에 써먹을까 했는데 여기에 사용하게 되어서 기쁩니다. 하지만 신호처리의 과정만 다루고 정확한 수식적 해석은 여기선 다루지 않겠습니다. (양이 너무많습니다.) # Raw data >> nirs_procssing 처리 작업 순서  - 01. 웨이블릿 디노이징   - 02. 5차 버터 로스 패스 필터 적용 or Low Pass Filter 적용  - 03. 광학밀도 변환 - np.log10( mean(ch) / ch)   - 04. 상대적 헤모글로빈 농도 변환 -  (OD730*e850_deoxy-OD850*e730_deoxy)/(sep_L*e_c)# nirs_procssing >> c_nirs_processing    cNIRS_HbO_con..

2.인공지능 치매예측 부분엔 전체적인 코드를 작성했습니다.해당 페이지부턴 자세한 접근방법과 코드설명을 첨부하겠습니다. #1. 데이터프레임 만들기from scipy.signal import butter,filtfiltimport csv, os         ; from glob import globimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np     ; import pandas as pdfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom tqdm.notebook import tqdm  ; import seaborn as snsfrom skimage.restoration import denoise_waveletfrom..

- 전자공학과 인공지능을 복수전공을 했기 때문에 신호처리를 주로 다뤘습니다.(단, 정보보호법에 의거하여 데이터를 유추할 수 있을만한 모든 내용은 첨부불가하여 EDA부분은 그래프까지만 설명가능) 1. 데이터의 이상치 추출- 데이터의 이상치를 추출했더니 이상치가 너무 많았음- 레이블링 정보를 기준으로 이상치를 확인했더니 정상군에서 대부분 이상치가 존재했고, 경도인지장애에는 약간의 이상치값, 알츠하이머에는 이상치가 존재하지 않았음-> 신호에서 이상치값이 있어야 정상군에 속하고 이상치가 없을수록 알츠하이머일것이라 판단. 2. 분석과 처리방법은 3번부터 진행하겠습니다.- 해당 페이지의 코드는 신호처리와 예측에 관한 베이스라인입니다.from scipy.signal import butter,filtfiltimport..

window10, jupyter notebook, Google Colabpython==3.8.10 CUDA==11.3 cuDNN==8.2 pytorch==1.12.1 chardet==5.0.1 Flask==2.0.1 werkzeug==2.0.1 markupsafe==2.0.1 Anaconda 환경에서 python 3.8.10 가상환경 생성 후conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch 로 설치 보안사항으로 제공불가 치매환자 예측을 위한 인공지능 개발 -기존 알츠하이머 검사방법1. 신체검사 : 일정 기간동안 환자 인지기능 질환을 관찰.2. 신경심리검사 : 문진표등을 활용하여 뇌 ..