간 병변 분할을 위한 슬라이스별 2D Tiramisu 및 Tversky 손실 함수

현재 병변 분할은 여전히 의학 전문가에 의해 수동(또는 반자동)으로 수행되고 있습니다. 이 과정을 용이하게 하기 위해, 우리는 완전 자동화된 병변 분할 파이프라인을 제공합니다. 본 연구는 ISBI 17 및 MICCAI 17에서 개최된 LiTS (Liver Tumor Segmentation Challenge) 경쟁의 일부로, CT 스캔에서 간 병변의 자동 분할 방법을 비교하는 방법을 제안합니다. 캐스케이드 방식으로 밀집 연결된 2D U-Net과 Tversky 계수 기반 손실 함수를 활용함으로써, 우리의 프레임워크는 매우 우수한 형태 추출과 높은 감지 민감도를 달성하며, 출판 시점에서는 경쟁력 있는 점수를 기록하였습니다. 또한, Tversky 손실 함수의 하이퍼파라미터를 조정함으로써 네트워크를 더 높은 민감도 또는 견고성으로 조정할 수 있습니다.