Doppler-Enhanced Deep Learning: Improving Thyroid Nodule Segmentation with YOLOv5 Instance Segmentation
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저자
Mahmoud El Hussieni
개요
본 연구는 갑상선 결절의 정확한 분할을 목표로 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 초음파 영상에서 갑상선 결절의 인스턴스 분할을 수행했습니다. 다양한 YOLOv5 변형 모델(Nano, Small, Medium, Large, XLarge)을 도플러 영상 유무에 따라 두 가지 데이터 세트 버전에서 평가했습니다. YOLOv5-Large 모델은 도플러 이미지를 포함한 데이터 세트에서 Dice score 91% 및 mAP 0.87로 가장 높은 성능을 보였습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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YOLOv5를 사용한 인스턴스 분할은 갑상선 결절 감지에 효과적인 실시간 접근 방식을 제공합니다.
