2달 전
새로운 초점 Tversky 손실 함수와 개선된 Attention U-Net을 이용한 병변 분할
Nabila Abraham; Naimul Mefraz Khan

초록
우리는 의료 이미지 분할에서 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 Tversky 지수를 기반으로 한 일반화된 포칼 손실 함수를 제안합니다. 일반적으로 사용되는 Dice 손실과 비교하여, 우리의 손실 함수는 종양 등 작은 구조물에 대해 정밀도와 재현율 사이의 더 나은 균형을 달성합니다. 우리의 손실 함수를 평가하기 위해, 이미지 피라미드를 통합하여 문맥적 특성을 보존하는 Attention U-Net 모델을 개선했습니다. 우리는 BUS 2017 데이터셋과 ISIC 2018 데이터셋에서 실험을 수행하였으며, 이들 데이터셋에서 종양이 각각 이미지 면적의 4.84%와 21.4%를 차지하고 있습니다. 실험 결과, 표준 U-Net과 비교하여 분할 정확도가 각각 25.7%와 3.6% 향상되었습니다.