Centrala begrepp
병리 표본 전체 슬라이드 이미징(WSI) 시스템에서 발생하는 조직 인공물(조직 접힘, 공기 방울)을 정확하게 탐지하고 심각도를 분석하여 진단 과정에서 이를 고려할 수 있도록 하는 방법을 제안한다.
Sammanfattning
이 연구에서는 WSI 시스템에서 발생하는 조직 인공물을 정확하게 탐지하고 심각도를 분석하는 방법을 제안한다.
먼저, DoubleUNet과 ResUNet++ 기반의 이미지 분할 모델을 사용하여 조직 인공물 영역을 정확하게 탐지한다. 이를 통해 조직 인공물이 발생한 부분을 정확하게 구분할 수 있다.
다음으로, 전이 학습 기반의 분류 모델과 앙상블 학습을 사용하여 조직 인공물의 심각도를 분석한다. 이를 통해 조직 인공물의 심각도에 따라 진단 과정에서 이를 고려할 수 있다.
실험 결과, 조직 인공물 탐지 시 97% 이상의 정확도를 달성했으며, 심각도 분석 시 99.99%의 정확도를 달성했다. 이를 통해 WSI 시스템에서 발생하는 조직 인공물을 효과적으로 탐지하고 심각도를 분석할 수 있음을 보였다.
Statistik
조직 접힘 데이터셋에서 ResUNet++ 모델의 평균 IOU는 85.81%, DoubleUNet 모델의 평균 IOU는 41.03%였다.
공기 방울 데이터셋에서 ResUNet++ 모델의 평균 IOU는 89.96%, DoubleUNet 모델의 평균 IOU는 32.97%였다.
조직 접힘 데이터셋에서 ResUNet++ 모델의 Dice 계수는 97.36%, DoubleUNet 모델의 Dice 계수는 96.92%였다.
공기 방울 데이터셋에서 ResUNet++ 모델의 Dice 계수는 98.58%, DoubleUNet 모델의 Dice 계수는 98.17%였다.
Citat
"병리 표본 전체 슬라이드 이미징(WSI) 시스템에서 발생하는 조직 인공물(조직 접힘, 공기 방울)을 정확하게 탐지하고 심각도를 분석하여 진단 과정에서 이를 고려할 수 있도록 하는 방법을 제안한다."
"실험 결과, 조직 인공물 탐지 시 97% 이상의 정확도를 달성했으며, 심각도 분석 시 99.99%의 정확도를 달성했다."