효과적인 초음파 유도 침생검에서의 바늘 검출 및 화질 개선

초록

기존 딥러닝 기반 초음파 유도 침생검에서의 바늘 검출 모델들은 지도 학습에 의존한다. 그래서 그들은 라벨링된 데이터셋이 부족할 경우에는 바늘 검출에 여전히 제한된 성능을 보인다. 이런 문제를 극복하기 위해 우리는 자기 지도 학습 방법론을 도입함으로써 효과적인 초음파 유도 침생검을 위한 새로운 바늘 검출 모델을 제안한다. 정성적, 정량적 실험 결과를 통해 제안된 모델이 기존 모델보다 실제 바늘과 더 유사하게 바늘을 검출하며 Dice 및 IoU 측면에서 향상된 바늘 검출 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.

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