Core Concepts
LUCF-Net은 CNN과 Transformer를 결합하여 의료 영상 분할 성능을 향상시킨다. 이를 통해 지역적 및 전역적 특징을 효과적으로 포착하고 모델 복잡성을 낮출 수 있다.
Abstract
이 연구에서는 의료 영상 분할을 위한 새로운 접근법인 LUCF-Net을 제안했다. LUCF-Net은 CNN과 Transformer를 결합하여 지역적 및 전역적 특징을 효과적으로 포착한다.
주요 내용은 다음과 같다:
비대칭적 구조의 U자형 네트워크 인코더에 효율적인 지역-전역 특징 추출 모듈(LG 블록)을 통합하여 CNN에서 추출한 지역 특징과 Transformer에서 추출한 전역 특징을 효과적으로 융합한다.
다층 특징 융합 디코더 네트워크를 설계하여 네트워크의 정보 융합 능력을 향상시킨다.
데이터셋 샘플 불균형 문제를 해결하기 위해 온라인 어려운 예제 학습(OHEM) 손실 함수와 Lovász Softmax 손실 함수를 결합하여 사용한다.
실험 결과, LUCF-Net은 기존 최첨단 방법들에 비해 향상된 분할 성능을 보였으며, 모델 복잡성 또한 낮추었다. 이를 통해 LUCF-Net이 의료 영상 분할 응용 분야에서 유용한 백본 네트워크로 활용될 수 있음을 보여주었다.
Stats
의료 영상 분할 성능 향상을 위해 LUCF-Net은 기존 방법들에 비해 1.54% 더 높은 Dice 계수와 2.6 mm 더 낮은 Hausdorff 거리를 달성했다.
Quotes
"LUCF-Net은 CNN과 Transformer를 결합하여 지역적 및 전역적 특징을 효과적으로 포착한다."
"LUCF-Net은 모델 복잡성을 낮추면서도 향상된 분할 성능을 보였다."