연구

PDB 파일을 토대로 3차원 시각화 웹페이지를 작성한다. 이때 python코드로 flask 어플리케이션을 실행하며, {pdb id} 파라미터에 의해 동적으로 렌더링 되도록 한다.

CT 스캔 영상을 세그멘테이션 하는 딥러닝 아키텍쳐(U-Net)을 사용해 CT 스캔 영상 분할 작업을 수행하고자 한다.이미지, 비디오, 음성 등과 같은 다양한 유형의 데이터에서 패턴을 인식하고 학습하는 데 사용되는 인공신경망의 일종이미지 분할 작업에 사용되는 딥러닝 아

: python 웹 프레임워크간단하면서도 유연한 웹 애플리케이션 개발을 위한 도구로, 웹 요청을 처리하고 응답을 생성하는 데 사용. Flask는 WSGI(Web Server Gateway Interface)를 준수하며, 이를 통해 웹 서버와 통신하여 HTTP 요청을

아래는 pdb파일(protein set/ peptide set)으로부터 blastSearch를 위한 local database를 생성하는 기초 작업 과정이다.① pdb to fasta 변환② fasta 병합현재 디렉터리 내에 존재하는 모든 .fasta파일 병합(merg

단백질 구조 시각화 웹 개발에 flask를 사용하였다. django 또한 python 기반 웹 프레임 워크이다. 그렇다면 flask와 django의 사용이 적합한 프로젝트를 어떻게 구분할 수 있는가?사실 flask와 django를 모두 사용할 수 있어야 하며, 둘의 사

0. 개요 Blast Search을 수행하는 웹 뷰어를 생성 후 시퀀스 입력에 대한 Blast Search 결과를 제공하였다. 이때 기존 연구에서 제작한 complex 페이지를 결과의 각 PDB ID와 링크하여 함께 제공하고자 한다. > ※ 참고 VSCode로 dja

Django Installation 을 참고하여 VSCode에 Django 설치를 완료가상환경 활성화버전 확인or 프로젝트 생성django 실행다른 포트에서 실행하고자 한다면 $ python manage.py runserver 8080다른 아이피에서 실행하고자 한다면

"proj1/settings.py" 확인: Django 설정 파일① 데이터베이스 설치ENGINE – 'django.db.backends.sqlite3', 'django.db.backends.postgresql', 'django.db.backends.mysql', 또는

PaddlePaddle 프레임워크와 PaddleSeg르 사용해 dcm 이미지로부터 혈관을 분리해내는 image segmentation 을 수행하고자 한다. 기존에 설치된 cuda 버전이 상이하여 본문의 개발 환경 설정을 진행. Cuda(12.2) installer do

혈관을 분리해내는 segmentation 작업을 위해 다양한 모델을 시도하였다. (Paddleseg, segment-anything(SA) model 등) 결국 현재까지 적합한 모델을 찾지 못하였다. (07.18): 이미지에서 특정 부분, 객체를 추출하는 방법. 이미지

기존 가상환경 확인 (anaconda)가상환경 생성paddlepaddle installationhttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/2.8/docs/install.md위 조건에 따라 CUDA10.2

1. Preparation paddlepaddle, paddleSeg Installation hjee2018@velog : Installation Tutorial download image & vocab > 다운로드가 제대로 안된다면 직접 다운로드 후 아래와 같이

혈관 세그멘테이션을 수행하던 중 혈관 세그멘테이션과 centerline extraction 기능을 제공하는 툴킷을 찾음. VMTK: "Vascular Modeling Toolkit"의 약자로, 혈관 모델링 툴킷혈관 구조를 시각화하고 분석하는 데 사용되는 오픈 소스 소프

0. 개요 PDB ID : 분자 구조 정보를 저장하는 PDB(Protein database bank)에서 사용하는 식별 ID, 약 20만개가 넘으며 계속해서 추가되고 있음 Protein : 아미노산으로 이루어진 고분자 분자로, PDB에 등록된 많은 분자 구조의 대부분임

0. 개요 paddlepaddle(프레임워크)와 paddleseg(라이브러리)설치 완료 후 pre-trained model을 사용해 혈관 세그멘테이션을 수행하고자 함 (학습 데이터가 부재하므로) 1. pre-trained model 1) preparation 세그멘테

1. PaddleSeg PaddlePaddle : Baidu에서 개발한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크. 딥러닝 모델의 설계, 훈련, 배포 등 다양한 단계에서 사용됨 PaddleSeg : PaddlePaddle을 기반으로 한 semantic segmentation 라이브