의료영상 종류에 따른 병변 영역 분할 딥 러닝 모델 별 성능 비교

Q: 이 논문에서 정의한 병변 영역 분할이란 무엇인가?

병변 영역 분할은 의료영상 내에 존재하는 병변 영역을 인공지능 모델을 사용하여 자동으로 분할하고 표시하는 연구 분야이다. 이는 일상 영상의 의미론적 분할과 유사하나, 검출 대상이 의료적 특성을 가진다는 점에서 차이가 있다. 다양한 의료영상 종류와 병변 유형에 따라 독립적으로 연구가 진행되어 왔다.

Q: 의료영상 종류에 따른 병변 영역 분할 모델의 성능은 어떠한가?

연구 결과, FCBFormer 모델은 6개 의료영상 데이터셋 중 과반수에서 가장 우수한 성능을 보였다. 그러나 SegNet은 평균 성능이 낮음에도 불구하고 특정 의료영상(Wound 데이터셋)에서 최고 성능을 나타내어, 데이터셋의 질적 특성에 따라 특정 모델이 더 효과적일 수 있음을 시사한다.

정인호; 김동현; 조성민; 안홍렬

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 정인호 (수원대학교) 김동현 (수원대학교) 조성민 (수원대학교) 안홍렬 (수원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2022 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2022.12

수록면: 1,598 - 1,600 (3page)

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병변 영역 분할(lesion segmentation)은 의료영상 내에 병변 영역을 인공지능 모델로 자동으로 분할하고 표시하는 연구 분야이다. 병변 영역 분할의 대상이 되는 의료영상 데이터 셋은 영상 종류와 병변의 종류에 따라 성질이 다르며, 아직까지 여러 종류의 데이터 셋에 대한 인공지능 모델의 종합적인 비교가 수행되지 않았다. 본 논문에서는 피부 영상, 내시경 영상, 초음파 영상과 병변에 대해 총 6개 의료영상 데이터 셋을 구성하여 9개 모델에 ... 전체 초록 보기

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