Now Loading ...
-
Medical Viewer & AI Prediction Project
프로젝트 개요
프로젝트 내용
병원의 의료 이미지를 제품에 연결하여, 병변 및 장기에 대한 Segmentation 수행 및 3d 모델을 생성
이를 의료진에게 보여주어 보기 어려운 CT 대신, 시각화를 시킨 환자의 수술 부위를 보여줌으로써 의료진의 수술을 보조하는 제품
현재 제품의 구성
React 기반의 Viewer 역할을 담당하는 FE
FE와 AI WAS를 연결해주는 Web Server
각종 컴퓨터비전 알고리즘, AI 모델, 3D 모델 제작 등의 로직으로 구성된 WAS
팀원 구성 및 담당 역할
FE : 4인, BE : 2인, AI 연구 : 7인
BE 개발 및 컴퓨터 비전 관련 AI 연구 담당
AI 알고리즘을 WAS로 제작(gRPC 기반의 Microservice)
혈관 Segmentation 모델 개발 담당
Client로부터 의료이미지를 전달 -> AI 알고리즘 WAS 실행 -> FE로 결과 반환 관련 기능 개발
파일 시스템에 저장된 의료이미지, PostgreSQL에 저장된 파일 경로, Supabase의 저장된 파일 등의 동기화 및 CRUD
관련 기술스택
BE
InfraStructure Stack : Nginx, Garfana, Loki, Garfana_Alloy, Prometheus, PostgreSQL, Supabase
Container Stack : Docker, Docker Compose
Development Stack : Git, Github
API Stack : Restful API, gRPC
구현 : Python, FastAPI
AI
Computer Vision Algorithm
Segmentation Task
Regression Task
하드웨어 환경 : A100 GPU * 8 Linux 서버, RTX 3090 * 4 Linux 서버 * 2
제품 개발을 위한 인사이트를 정리한 링크
BE
1. FE와의 연결을 위한 브라우저 동작 인사이트
2. 프로젝트 관리를 위한 Git 인사이트
3. 오케스트레이션 적용을 고려하기 위한 인사이트(Docker 및 k8s)
4. nginx를 통한 역프록시 및 https 통신을 위한 인사이트
5. Garfana 스택을 통한 로깅 및 매트릭 수집, 시각화를 위한 인사이트
AI
1. AI 연구 관련 저자 링크
[2. ]
Touch background to close
카페인 중독자
