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초록·키워드
혀는 표면의 색상과 질감이 유사하고 위치에 따라 움직임이 달라지는 비강체 구조로, 픽셀 수준의 밀집 기준 광류(GT, Ground Truth)를 구축하기 어렵다. 본 연구에서는 사전학습된 RAFT와 GMFlow를 이용하여 2-프레임 기준 방법(2F), 시간적 잔차를 직접 보정하는 Direct 3F, 신뢰도에 기반하여 보정을 선택적으로 적용하는 Adaptive 3F를 비교하였다. 네 개의 3-프레임 혀 영상 세트에서 9개 해부학적 기준점을 평가한 결과, Things 조건에서 RAFT의 기준점 오차는 각각 4.92, 6.24, 4.91 픽셀, GMFlow는 8.30, 8.85, 8.24 픽셀이었다. Sintel 조건에서도 Direct 3F의 오차는 증가한 반면 Adaptive 3F는 2F와 유사한 수준을 유지하였다. 이는 시간적 일관성의 향상이 해부학적 추적 정확도의 향상을 보장하지 않으며, 비강체 혀 영상에서는 신뢰도 기반의 선택적 시간 보정이 필요함을 시사한다.
본문·목차
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