초록
미국 전역에서 흑색종 진단이 증가함에 따라 악성 병변을 자동으로 식별하기 위한 노력이 연구 커뮤니티의 관심을 더욱 끌고 있습니다. 피부경 검사 이미지의 분할은 이 과정의 첫 단계이므로 정확도가 매우 중요합니다. 과거에는 병변 분할을 위해 합성곱 신경망(CNN) 기술이 사용되었지만, 본 연구에서는 최근 발표된 DeepLab 3를 활용한 방법을 제시합니다. DeepLab 3는 이미지 분할을 위한 공백 합성곱(atrious convolution) 방법입니다. 이번 실험에서 얻어진 결과는 평균 자카드 지수가 0.498로 이상적이지는 않았지만, DeepLab 코드와의 호환성을 개선하고 더 강력한 처리 장치에서 학습한다면 이 방법이 향후 시험에서 더 나은 성능을 보일 것으로 믿습니다.