CF 병변 분할을 위한 딥러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 몇 가지 방법을 고려할 수 있습니다. 첫째, 데이터 양을 늘리고 데이터 다양성을 확보하여 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 더 많은 환자 데이터를 수집하고 다양한 CF 병변 형태를 포함하는 데이터셋을 구축하는 것이 중요합니다. 둘째, 모델의 복잡성을 높이는 대신, 효율적인 특성 추출을 위해 전이 학습(transfer learning)을 고려할 수 있습니다. 사전 훈련된 모델을 활용하여 초기 학습 단계를 단축하고 성능을 향상시킬 수 있습니다. 마지막으로, loss function을 더욱 세밀하게 조정하고, CF 병변의 다양한 크기와 형태를 고려한 새로운 손실 함수를 개발하여 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.