AIIB23 챌린지는 폐섬유화 환자의 기도 분할과 사망률 예측을 위한 두 가지 과제로 구성되었다.
기도 분할 과제(Task I)에서는 폐섬유화 환자의 복잡한 기도 구조를 정확하게 추출하는 것을 목표로 하였다. 참가팀들은 가중치 일반 합집합 손실 함수와 연속성 손실 함수를 활용하여 기도 분할 성능을 향상시켰다. 상위 3개 팀의 모델은 다른 팀에 비해 유의미하게 우수한 성능을 보였다. 특히 기도 분절 검출률 지표에서 두드러진 차이를 보였다.
사망률 예측 과제(Task II)에서는 기도 기반 바이오마커를 활용하여 폐섬유화 환자의 사망 여부를 예측하는 것이 목표였다. 참가팀들은 방사선 영상 기반 특징 추출 방식과 end-to-end 딥러닝 방식을 활용하였다. 상위 팀들은 다양한 평가 지표에서 강점을 보였는데, 특히 F1 점수와 특이도 지표에서 우수한 성능을 달성하였다.
AIIB23 챌린지는 폐섬유화 환자의 기도 분할과 사망률 예측을 위한 새로운 벤치마크를 제시하였다. 이를 통해 기존 모델의 한계를 확인하고 개선 방향을 제시하였다. 또한 기도 기반 바이오마커가 폐섬유화 환자의 예후 예측에 유의미한 정보를 제공할 수 있음을 보여주었다.
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by Yang Nan,Xia... pada arxiv.org 04-17-2024
https://arxiv.org/pdf/2312.13752.pdfPertanyaan yang Lebih Dalam