이 논문은 유방 초음파 영상의 의미론적 분할을 위한 새로운 접근법을 제안한다. 주요 내용은 다음과 같다:
해부학적 특성을 고려한 새로운 평활성 손실 함수를 제안하였다. 이를 통해 인접 픽셀의 유사성과 조직 간 관계를 반영하여 보다 부드러운 분할 결과를 얻을 수 있다.
다중 스케일 정보를 활용하는 새로운 신경망 구조인 A2DMN을 제안하였다. 이 구조는 팽창 합성곱을 활용하여 다양한 크기의 객체를 정확하게 분할할 수 있다.
325장의 유방 초음파 영상 데이터셋을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 근육, 유방, 종양 조직의 분할 성능을 크게 향상시켰으며, 조직 경계 정확도 또한 개선되었음을 확인하였다.
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by Kyle Lucke,A... lúc arxiv.org 03-26-2024
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