의료 디카톤 데이터셋 확장: 컴퓨터 단층 촬영 영상에서 대장 및 대장암의 세그멘테이션

대장암은 서반구에서 세 번째로 흔한 암이다. 컴퓨터 단층촬영(CT)을 이용한 대장 및 대장암의 세분화는 의학 분야에서 시급한 과제이다. 실제로 이 문제를 해결할 수 있는 시스템은 대장암을 질병의 조기 단계에서 조기에 탐지할 수 있게 하며, 방사선의학과 전문의가 병변을 탐색하는 데 도움을 주고, 진단 과정을 크게 가속화할 수 있다. 그러나 의료 영상 처리 분야의 과학적 논문 대부분은 폐쇄적이고 공개되지 않은 데이터를 사용하고 있다. 본 논문에서는 대장암 세분화 정밀도를 향상시키기 위해 Medical Decathlon 데이터셋에 대장암 마킹 정보를 추가한 확장된 데이터셋을 제안한다. 해당 데이터는 경험丰富的 방사선의학과 전문의에 의해 검증되었으며, 품질 기준에 따라 하위 집합으로 분류된 후 공개된 데이터로 배포되었다. 얻어진 결과를 바탕으로, 5-분할 교차 검증을 활용하여 UNet 아키텍처를 기반으로 한 신경망 모델을 훈련하였으며, Dice 지표에서 $0.6988 \pm 0.3$의 성능을 달성하였다. 공개된 마킹 정보는 대장암 탐지 정확도를 향상시키고, 방사선의학과 전문의의 연구 보고서 작성 과정을 간소화하는 데 기여할 것으로 기대된다.