크기 및 비율 다형성 의료 이미지에서 병변 영역 세그멘테이션을 위한 이미지 데이터 정규화 및 증강 방법

Q: 이 논문에서 정의한 데이터 증강이란 무엇인가?

인공지능 모델의 성능 향상을 목적으로 기존의 데이터를 변형하거나 새로운 데이터를 생성하는 기법을 의미한다. 본 연구에서는 특히 의료 이미지의 비율, 위치, 크기를 변형하는 정규화 방법을 통해 병변 영역 검출 모델의 정확도와 학습 안정도를 높이는 방식으로 활용된다.

Q: 상처 의료 이미지의 병변 검출 정확도를 높이는 최적의 데이터 증강 조합은 무엇인가?

연구 결과, 탐욕 탐색 알고리즘을 통해 원본 데이터에 위치 중앙 정규화와 1:1 비율 정규화를 함께 적용했을 때 가장 높은 Dice 정확도를 얻을 수 있었다. 이는 다양한 촬영 환경으로 인한 이미지의 크기와 비율 차이를 효과적으로 보완했기 때문이다.

송대석; 안홍렬

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 송대석 (수원대학교) 안홍렬 (수원대학교)

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

발행연도: 2022.12

수록면: 1,622 - 1,624 (3page)

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