17일 전
AG-CUResNeSt: 대장 폴립 세그멘테이션을 위한 새로운 방법
Dinh Viet Sang, Tran Quang Chung, Phan Ngoc Lan, Dao Viet Hang, Dao Van Long, Nguyen Thi Thuy

초록
대장암은 흔한 악성 종양 중 하나로, 고위험도 대장 폴립에서 유래할 수 있다. 대장내시경은 특히 전암성 병변을 조기에 탐지하고 제거하는 데 효과적인 선별 도구이다. 그러나 다양한 요인으로 인해 임상 현장에서 폴립의 유실률이 상대적으로 높은 편이다. 이러한 절차는 인공지능(AI) 모델을 활용한 폴립 자동 세분화를 통해 크게 개선될 수 있으며, 이는 폴립 탐지 성능 향상에 유용한 통찰을 제공한다. 그러나 폴립의 크기, 형태, 질감 및 색상 등 다양한 변이로 인해 정밀한 세분화는 여전히 도전 과제이다. 본 논문에서는 강력한 ResNeSt 백본과 주의 게이트(attention gate)를 활용하여 쌍방향 UNet을 강화한 새로운 신경망 아키텍처인 AG-CUResNeSt를 제안한다. 이 네트워크는 다수준 특징을 효과적으로 통합하여 정확한 폴립 세분화를 가능하게 한다. 제안된 방법은 다섯 개의 대표적인 벤치마크 데이터셋에서 수행된 실험 결과를 통해 기존 방법들과 비교하여 최첨단의 정확도를 달성함을 입증하였다.