C-Swin UNETR: 3D 의료 영상 분할을 위한 채널 어텐션이 적용된 Swin Transformer

Q: 이 논문에서 정의한 C-Swin Block이란 무엇인가?

공간 및 채널 어텐션을 동시에 수행하도록 설계된 블록으로, U-Net 모델의 인코더와 디코더에 적용되어 특징 맵의 공간적 관계와 채널 간 중요도를 함께 학습함으로써 의료 영상 분할의 정확도를 높이는 핵심 구성 요소다.

Q: C-Swin UNETR 모델의 성능을 높이는 최적의 어텐션 융합 구조는 무엇인가?

연구 결과, C-Swin Block 내에서 공간 어텐션과 채널 어텐션을 병렬로 융합하는 구조가 직렬 구조보다 더 우수한 성능을 보였다. 이를 통해 기존 Swin UNETR 대비 1.99% 향상된 분할 성능을 달성하며 다양한 장기의 문맥 정보를 효과적으로 학습하였다.

안성현; 김환희; 권세인; 박상현

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 안성현 (연세대학교) 김환희 (연세대학교) 권세인 (연세대학교) 박상현 (연세대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.6

수록면: 787 - 789 (3page)

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의료 영상 분할(Medical Image Segmentation)이란 CT나 MRI와 같은 영상에서 종양과 같은 병변이나 다양한 장기를 구별하는 기술이다. 의료 영상 분할 연구는 U-Net을 기반으로 하며, 모델은 크게 인코더와 디코더로 구성된다. 인코더는 입력 영상의 다양한 스케일에 대한 문맥 정보를 파악하고, 디코더는 다양한 스케일의 문맥 정보를 융합하여 영상 분 ... 전체 초록 보기

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