Kvasir-Instrument: 위장 내시경에서 진단 및 치료 도구 분할 데이터셋

소화기계(GI) 질환은 주기적으로 내시경을 통해 검사, 생검 및 수술 도구를 사용하여 절제됩니다. 일반적으로 이러한 절차와 치료 또는 절제된 부위는 내시경 중이나 이후에 특별히 추적하거나 분석되지 않습니다. 질환의 경계, 발달 과정, 그리고 절제된 부위의 크기와 수량에 대한 정보가 사라지게 되며, 이는 치료 후 추적 관리의 저하와 재평가 시 어려움을 초래할 수 있습니다. 이를 개선하고 해당 주제에 대한 연구를 촉진하기 위해, 우리는 ``Kvasir-Instrument'' 데이터셋을 공개하였습니다. 이 데이터셋은 590개의 주석이 달린 프레임으로 구성되어 있으며, 소화기계 절차 도구인 루프(루어), 기구(발룬), 생검 집게 등이 포함되어 있습니다. 이미지 외에도 이 데이터셋은 참조 마스크와 바운딩 박스를 포함하며, 두 명의 전문 소화기 내시경 의사에 의해 검증되었습니다. 또한, 우리는 소화기계 도구의 세그멘테이션을 위한 기준선을 제공하여 연구와 알고리즘 개발을 촉진하고자 합니다. 클래식 U-Net 구조를 사용하여 얻은 다이스 계수(Dice Coefficient) 점수는 0.9158이고 자카드 지수(Jaccard Index)는 0.8578였습니다. DoubleUNet에서도 유사한 다이스 계수 점수가 관찰되었습니다. 정성적인 결과는 광반사(specularity)가 있는 이미지와 여러 도구가同时出现的帧中模型表现不佳，而两种方法在所有其他类型的图像上都取得了最佳结果。定量和定性结果均表明，该模型表现良好，但仍有很大的改进空间。使用该数据集进行基准测试为研究人员提供了对自动内镜诊断和治疗工具分割（用于消化道内镜）领域做出贡献的机会。注：最后一句中的“同时出现的帧”在韩文中应为“동시에 나타나는 프레임”，为了保持句子连贯性和准确性，我将其调整到合适的位置。以下是修正后的翻译：정성적인 결과는 광반사(specularity)가 있는 이미지와 여러 도구가 동시에 나타나는 프레임에서 모델이 잘 작동하지 않는 것으로 나타났으며, 두 가지 방법 모두 다른 모든 유형의 이미지에서 최고의 결과가 관찰되었습니다. 정량적과 정성적 결과 모두 모델이 상당히 잘 작동하지만, 여전히 크게 개선될 여지가 있음을 보여줍니다. 이 데이터셋을 사용한 벤치마킹은 연구원들이 자동 내시경 진단 및 치료 도구 세그멘테이션(소화기계 내시경용) 분야에 기여할 수 있는 기회를 제공합니다.