본 논문은 폐암 사망률 감소를 위해 효율적인 폐 결절 검출 모델을 제안합니다. 기존 모델들의 비효율성을 해결하고자 2D CT 슬라이스를 활용하여 계산 부하와 복잡성을 줄였습니다. 계산 비용이 낮은 Tiny Swin Transformer와 Feature Pyramid Network를 사용하여 특히 작은 결절의 검출 성능을 향상시켰으며, 전이 학습을 통해 학습 속도를 높였습니다. 실험 결과, 제안된 모델은 기존 최고 성능 모델보다 작은 결절에 대한 mAP와 mAR을 각각 1.3%, 1.6% 향상시켰으며, 최종적으로 mAP 94.7%, mAR 94.9%의 성능을 달성했습니다.
