피부 병변 분할을 위한 어텐션 기반 딥러닝 프레임워크

• 영문명: Attention-based deep learning framework for skin lesion segmentation
• 발행기관: 한국스마트미디어학회
• 저자명: 아프난 가푸어(Afnan Ghafoor) 이범식(Bumshik Lee)
• 간행물 정보: 『스마트미디어저널』Vol13, No.3, 53~61쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.03.29

국문 초록

본 논문은 기존 방법보다 우수한 성능을 달성하는 피부 병변 분할을 위한 새로운 M자 모양 인코더-디코더 아키텍처를 제안한다. 제안된 아키텍처는 왼쪽과 오른쪽 다리를 활용하여 다중 스케일 특징 추출을 가능하게 하고, 스킵 연결 내에서 어텐션 메커니즘을 통합하여 피부 병변 분할 성능을 더욱 향상시킨다. 입력 영상은 네 가지 다른 패치로 분할되어 입력되며 인코더-디코더 프레임워크 내에서 피부 병변 분할 성능의 향상된 처리를 가능하게 한다. 제안하는 방법에서 어텐션 메커니즘을 통해 입력 영상의 특징에 더 많은 초점을 맞추어 더욱 정교한 영상 분할 결과를 도출하는 것이다. 실험 결과는 제안된 방법의 효과를 강조하며, 기존 방법과 비교하여 우수한 정확도, 정밀도 및 Jaccard 지수를 보여준다.

영문 초록

This paper presents a novel M-shaped encoder-decoder architecture for skin lesion segmentation, achieving better performance than existing approaches. The proposed architecture utilizes the left and right legs to enable multi-scale feature extraction and is further enhanced by integrating an attention module within the skip connection. The image is partitioned into four distinct patches, facilitating enhanced processing within the encoder-decoder framework. A pivotal aspect of the proposed method is to focus more on critical image features through an attention mechanism, leading to refined segmentation. Experimental results highlight the effectiveness of the proposed approach, demonstrating superior accuracy, precision, and Jaccard Index compared to existing methods

목차

Ⅰ. INTRODUCTION

Ⅱ. PROPOSED METHOD

Ⅲ. EXPERIMENTAL RESULTS

Ⅳ. CONCLUSION

REFERENCES

키워드

피부 병변 분할 어텐션모 인코더-디코다 의료 영상 분할 Skin lesion segmentation Attention module Encoder-Decoder Medical image Segmentation