본 연구는 다중 위상 조영 증강 CT(CECT) 영상에서 간 종양 분할을 위한 UNet 기반 아키텍처의 성능을 조사합니다. ResNet, Transformer, Mamba 백본을 가진 UNet 및 UNet3+ 모델을 평가하고, 사전 훈련된 가중치로 초기화했습니다. ResNet 기반 모델이 일관되게 우수한 성능을 보였으며, CBAM(Convolutional Block Attention Module)을 통합하여 성능을 더욱 향상시켰습니다. ResNetUNet3+ with CBAM 모델은 Dice 점수 0.755, IoU 0.662, HD95 거리 77.911, 정확도 0.925, 특이도 0.926을 달성하여 최상의 결과를 보였습니다. Grad-CAM 시각화를 통해 모델의 결정 과정을 분석했습니다.
