Kvasir-SEG: 분할된 폴립 데이터셋

픽셀 단위 이미지 분할은 의료 이미지 분석에서 매우 요구가 높은 작업입니다. 실제 환경에서는 대응하는 분할 마스크와 함께 주석이 달린 의료 이미지를 찾는 것이 어렵습니다. 본 논문에서는 Kvasir-SEG: 위장관 폴립 이미지와 해당 분할 마스크를 포함한 오픈 액세스 데이터셋을 소개합니다. 이 데이터셋은 의학 의사에 의해 수동으로 주석을 달았으며, 경험이 풍부한 소화기내과 전문의에 의해 검증되었습니다. 또한, 우리는 분할 마스크의 도움을 받아 폴립 영역의 바운딩 박스를 생성하였습니다. 우리는 전통적인 분할 접근법과 현대적인 딥러닝 기반 합성곱 신경망(CNN) 접근법을 사용하여 우리 데이터셋의 활용 방법을 시연하였습니다. 이 데이터셋은 연구자들이 결과를 재현하고 방법론을 비교하는 데 가치가 있을 것입니다. Kvasir 데이터셋에 분할 마스크를 추가함으로써, 프레임 단위 주석만 제공되는 기존 데이터셋의 한계를 극복하고 멀티미디어 및 컴퓨터 비전 연구자들이 폴립 분할 및 대장 내시경 이미지의 자동 분석 연구에 기여할 수 있도록 하였습니다.