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Robust Pan-Cancer Mitotic Figure Detection with YOLOv12

Created by
  • Haebom

저자

Raphael Bourgade, Guillaume Balezo, Thomas Walter

개요

본 논문은 종양 병리학에서 중요한 예후 지표인 유사분열상을 탐지하는 딥러닝 기반 접근 방식을 제시한다. MItosis DOmain Generalization (MIDOG) 2025 챌린지에서 state-of-the-art YOLOv12 객체 탐지 아키텍처를 기반으로 한 알고리즘을 개발하여, 복잡하고 이질적인 전체 슬라이드 영역에서 F1-score 0.7216을 달성하고 최종 테스트 리더보드에서 2위를 기록했다.

시사점, 한계점

시사점:
YOLOv12 아키텍처를 활용한 강력한 유사분열상 탐지 알고리즘 개발.
복잡한 환경에서도 높은 성능을 달성하여 실제 병리 이미지 분석에 적용 가능성을 보여줌.
외부 데이터를 사용하지 않고도 경쟁력 있는 결과를 얻음.
한계점:
F1-score 0.7216은 개선의 여지가 있음.
본 논문에서 구체적인 알고리즘의 세부 사항이나 한계점에 대한 추가적인 설명은 없음.
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