다중 슬라이스 다중 라벨 기반의 공간적 맥락 정보 학습을 통한 MRE 영상에서 장 염증성 질환 검출

Abstract

크론병(Crohn’s disease)은 만성 염증성 장 질환으로 크론병의 정확한 진단과 중증도 판정을 위해 MRE 영상에서 염증성 부 위를 정확하게 검출하는 것이 필수적이다. 기존 단일 슬라이스 기반 MRE 분석은 연속적인 공간적 맥락 정보를 반영하지 못해 탐지 성능이 제한적이다. 본 연구는 다중 슬라이스의 맥락 정보를 YOLOv4 모델에 통합하는 다중 슬라이스 다중 라벨 (MSML) 방법을 제안한다. 각 염증 영역에 대해 연속된 세 개의 슬라이스에서 중복 발생 횟수를 라벨로 부여하여 공간적 맥 락을 강화한다. 실험 결과, 제안방법은 단일 슬라이스 기반 모델 대비 높은 mAP(69.27%)와 탐지 일관성을 보였으며, 위양성 검출이 감소됨을 확인하였다.