조건부 Diffusion 모델 기반 뇌 MRI 생성: 뇌 연령 예측 정확도에 미치는 영향 분석

Q: 이 논문에서 정의한 Guidance Scale이란 무엇인가?

Guidance Scale은 Classifier-Free Guidance 기법에서 조건 반영의 강도를 조절하는 하이퍼파라미터이다. 이 값이 클수록 주어진 조건이 이미지 생성에 더 강하게 반영되지만, 과도하게 높을 경우 이미지 품질 저하나 시각적 왜곡이 발생할 수 있다.

Q: 생성된 뇌 MRI 이미지의 시각적 품질과 뇌 연령 예측 정확도 간의 관계는 어떠한가?

연구 결과, 생성된 뇌 MRI 이미지의 시각적 품질이 높다고 해서 반드시 뇌 연령 예측 정확도가 높아지는 것은 아니다. 시각적 품질 지표에서 최적의 성능을 보인 조건이 뇌 연령 예측에서는 가장 높은 성능으로 이어지지 않았다.

차성연; 이호욱; 최용진; 이원희

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 차성연 (경희대학교) 이호욱 (경희대학교) 최용진 (경희대학교) 이원희 (경희대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2025 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2025.7

수록면: 2,317 - 2,319 (3page)

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딥러닝 기반 의료 영상 분석 기술의 발전은 뇌질환 진단 분야에 중요한 변화를 가져오고 있다. 하지만 의료 영상 데이터는 개인정보 보호 이슈와 데이터 부족 문제로 인해 모델 학습에 제약이 있으며, 이를 해결하기 위한 방안으로 생성형 AI, 특히 Diffusion 모델을 활용한 데이터 생성이 주목받고 있다. 본 연구에서는 성별, 나이, 뇌 슬라이스 번호를 조건으로 입력받는 조건부 2D 뇌 MRI 이미지를 생성하기 위해 Classifier-Free Guidance 기법을 적용하고, 전체 데이터의 20%를 비조건 상태로 구성하여 Diffusion 모델을 학습하였다. 생성된 합성 이미지의 시각적 품질(FID, SSIM)과 분석 성능(뇌 연령 예측 정확도) 간의 관계를 평가하기 위해, DeepBrainNet 모 ... 전체 초록 보기

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