다중 규모 특징 추출 방식과 이중 주의 메커니즘을 활용한 자동 피부 병변 세그멘테이션

피부 병변의 분할은 피부암 진단에 필수적인 과정이다. 그러나 병변과 배경 사이의 낮은 대비, 이미지 아티팩트, 그리고 병변 경계의 불분명함으로 인해 자동 분할이 복잡한 과제로 남아 있다. 본 연구에서는 피부 내시경 이미지에서 병변을 분할하기 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 병변 특성으로 인한 도전 과제를 해결하기 위해, 구분 가능한 특징을 효과적으로 추출하기 위한 다중 스케일 특징 추출 모듈을 설계하였다. 또한 본 연구에서는 인코더가 추출한 특징과 업샘플링 후 보정된 특징을 정밀하게 개선하기 위해 두 가지 주의 메커니즘(attention mechanisms)을 개발하였다. 제안된 모델은 ISIC2018 및 ISBI2017 데이터셋을 이용해 평가되었으며, 기존의 모든 연구 및 두 개의 경진대회에서 최상위 성능을 기록한 모델들을 모두 능가하는 결과를 보였다.