MitoDetect++는 유사분열상 검출 및 비정형 유사분열 분류를 위한 통합 심층 학습 파이프라인입니다. 검출(Track 1)에는 EfficientNetV2-L을 백본으로 사용하고 어텐션 모듈을 추가한 U-Net 기반 인코더-디코더 아키텍처를 사용하며, 결합 분할 손실을 통해 학습됩니다. 분류(Track 2)에는 LoRA(Low-Rank Adaptation)를 사용하여 효율적으로 미세 조정된 Virchow2 비전 트랜스포머를 활용하여 자원 소모를 최소화합니다. 일반화 성능 향상과 도메인 이동 완화를 위해 강력한 증강, focal loss, 그룹 인식 계층화 5-fold 교차 검증을 통합합니다. 추론 시에는 TTA(Test-Time Augmentation)를 배포하여 강건성을 높입니다. 검증 도메인에서 0.892의 균형 정확도를 달성하여 임상 적용 가능성과 작업 간 확장성을 강조합니다.
