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Medical_Viewer_Project
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. ]
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· 2025-10-23
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