영최의 개발켈로그

보호되어 있는 글입니다.

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✅ Dice Score가 의료이미지 분할에서 더 잘 사용되는 이유는?IoU의 경우 예측값이 작아지거나 커지면 성능이 낮아진다.의료이미지의 경우 해당 병변의 크기를 정확히 측정하는 것도 중요하지만 어디 위치인지 가이드하는 것도 중요하기때문에 예측값과 GT의 교집합 부분(겹친부분)이 더 중요하다.즉, 예측값이 GT값보다 크게 측정되거나 작게 측정 되었다고 해서 성능이 낮게 평가되는 걸 원치 않는다.그래서 Dice Score을 통해 좀더 관대하게 평가한다. ​✅ 일반적으로 IoU는 객체 탐지에서 많이 사용되는 metric이다.

*왜 의료용 이미지에서  U-Net을 사용할까?의료용이미지는 맥락이 중요하다 즉, 국소부분의 분할의 정확성보다 전체적인 영상에서의 분할이 중요하다. Ex) 암부위 분할그러기 위해서 이미지의 특징을 국소적으로 패치방식으로 추출하면서도 고차원적인 정보를  skip-connection하여 위치 정보를 보완해주기때문에  비교적 정확한 위치로 국소부분을 분할할 수 있기때문이다. *skip-connection이란?디코더 부분에서 Upsampling시에 이전 인코더 부분의 Downsamping에서의 마지막 Layer의 Feature map을 넘겨받아 channel 방향으로 concatenation한다. ✅ UNet이란?의료 이미지에서 많이 사용되는 이미지 세그멘테이션 알고리즘 중 하나이다. 그중에서도 semantic..