본 논문은 암 조기 진단 및 병기 결정을 위한 컴퓨터 비전 과제에서 자동 림프절 분할의 중요성을 강조하며, 기존 수동 윤곽선 설정 및 작업자 숙련도의 차이로 인한 정확도 한계를 지적합니다. 심층 학습 기술의 도입으로 림프절 영상 분석 정확도 향상 가능성이 제시되며, 본 연구는 다양한 심층 학습 아키텍처(합성곱 신경망, 인코더-디코더 네트워크, 트랜스포머 등)를 이용한 의료 영상 데이터 분석 방법론을 평가합니다. 림프절 모양의 다양성, 정확하게 라벨링된 데이터셋 부족, 다양한 영상 modality에 대한 견고하고 일반화 가능한 방법론 개발 부족 등의 과제에도 불구하고, 본 연구는 심층 학습 기법을 림프절 분할에 적용한 최초의 종합적인 연구이며, 다중 모달 융합 기법, 전이 학습, 대규모 사전 학습 모델 사용 등의 미래 연구 방향을 제시하여 암 진단 및 치료 계획 전략 향상에 기여하고자 합니다.
