안면부 CT 영상에서 U-Net 구조의 개선된 스킵 연결을 사용한 안와 분할

Abstract

안와 뼈는 두껍고 높은 밝기값의 피질골과 매우 얇고 낮은 밝기값의 얇은 뼈로 이루어져 있어 일관된 분할이 어렵다. 또한 안와 내측벽과 하벽은 뼈의 두께가 얇아 부분용적효과로 인해 주변 연조직과 밝기값 구분이 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 안면부 CT 영상에서 다양한 두께를 갖는 안와 뼈의 해부학적 구조와 낮은 밝기값과 작은 영역을 갖는 얇은 뼈의 특성을 고려하여 분할 성능을 개선하기 위해 MSDA-Net을 제안한다. U-Net의 스킵 연결 부분에 다중 스케일 모듈과 채널 및 공간 어텐션을 순차적으로 수행하는 듀얼 어텐션 모듈을 함께 적용하여 주의 집중할 특징을 강조한 특징 맵을 디코더에 전달한다. 실험을 통해 다중 스케일 계층 모듈의 효과와 싱글 어텐션과 듀얼 어텐션 효과를 제시하였고, 제안 방법 사용 시 전역적 및 지역적 평가 영역의 DSC가 92%, 86%, 87%로 우수한 성능을 보였다.