3D-DDA: 뇌종양 세그멘테이션을 위한 3D 이중 도메인 주의 메커니즘

정확한 뇌종양 세그멘테이션은 진단 과정에서 핵심적인 역할을 한다. 그러나 종양의 저대비성, 형태 및 위치의 다양성, 어노테이션 편향, 종양 영역 간의 불균형 등으로 인해 여러 도전 과제가 존재한다. 본 연구는 Unet 아키텍처의 인코딩 특징 맵에서 공간 도메인과 컨텍스트 도메인에서 국소적 및 전역적 정보를 학습하기 위한 새로운 3D 이중 도메인 주의 모듈을 제안한다. 제안한 주의 모듈은 각 단계에서 확대된 수용 영역을 활용하여 주의 메커니즘과 잔차 학습을 통해 복잡한 종양 영역에 집중하는 개선된 특징 맵을 생성한다. BraTS 2018 데이터셋을 대상으로 수행한 실험 결과, 기존 최신 기술 대비 우수한 성능을 입증하였다.