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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2026.6
- 수록면
- 23 - 31 (9page)
이용수
초록· 키워드
본 연구는 MRE 영상으로부터 크론병 환자의 염증 활성도를 자동으로 평가하기 위해, 파운데이션 모델 DINOv2와 어텐션 기반 다중 인스턴스 학습을 결합한 딥러닝 기법을 제안한다. 제안 기법은 개별 장염증의 MRE 영상 패치를 다중 인스턴스로 처리하고, DINOv2 모델을 특징 추출기로 활용하고 Top-K 어텐션 풀링 전략을 적용하여 핵심 병변에 집중하는 과정을 통해 환자별 sMaRIA 점수를 산출한다. 208명의 환자 데이터에 대한 검증 결과, DINOv2-Small과 어텐션 기반 풀링 및 Top-K 인스턴스 선택(K=3)을 결합한 모델이 77.78%의 가장 우수한 분류 정확도를 달성하였으며, 시각화를 통해 모델이 임상적으로 유의미한 병변에 집중함을 확인하였다.
#딥러닝
#분류
#다중 인스턴스 학습
#어텐션
#염증성 장 질환
#Deep Learning
#Classification
#Multiple Instance Learning
#Attention
#Inflammatory bowel disease
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목차
- 요약
- Abstract
- 1. 서론
- 2. 제안 방법
- 3. 실험 및 결과
- 4. 결론
- References
참고문헌
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