앞으로 보이지 않는 종양 분할 성능을 향상시키기 위해서는 몇 가지 추가적인 접근이 필요할 것입니다.
더 많은 데이터 확보: 보이지 않는 종양에 대한 레이블이 부족한 경우가 많기 때문에, 더 많은 데이터를 수집하고 레이블을 지정하는 것이 중요합니다. 이를 통해 모델이 보다 다양한 종양을 인식하고 분할할 수 있게 됩니다.
클리니컬 지식 통합: 의료 전문가들의 도메인 지식을 모델에 통합하여 모델이 의학적인 맥락을 이해하고 종양을 더 정확하게 식별할 수 있도록 돕는 것이 중요합니다.
다중 모달리티 데이터 활용: 다양한 모달리티의 의료 영상 데이터를 활용하여 종양을 분할하는데 도움이 될 수 있습니다. 다중 모달리티 정보를 종합적으로 활용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
자가 감독 학습 방법 적용: 자가 감독 학습 방법을 도입하여 모델이 스스로 학습하고 보이지 않는 종양을 식별하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.