김자연 학생의 논문 "다단계 미세구조 구역화 네트워크를 활용한 3D 의료영상 구역화"가 KCGS 2024 학술대회에 Accept되었다. 

인체는 다양한 미세구조들로 이루어져 있으므로 의료용 3D 이미지 내의 미세구조를 구역화 하는 작업은 중요하다. 

기존 구역화 방법은 구역화 할 미세구조가 포함된 영역이 전체 이미지의 작은 부분만 차지하는 경우에도 이미지 전체를 대상으로 하여 계산을 수행하므로 GPU 메모리가 낭비된다. 

이를 해결하기 위해 먼저 구역화 할 ROI 영역을 결정한 뒤 해당 영역만을 집중적으로 구역화 하는 다단계 네트워크를 제시한다. 

이를 통해 이미지 전체를 계산하지 않고도 미세구조를 효과적으로 구역화 할 수 있다. 

제안하는 방법은 Dice, IoU, 그리고 HD95 평가지표를 통해 구역화 정확도를 평가하였고 GPU 메모리 사용량을 측정하였다. 

제안하는 방법이 비교모델과 유사하거나 더 좋은 성능을 보이는 것을 실험을 통해 확인하였다.