피부 모공 검출을 위한 ConVmUnet 영상 분할 기법

황우성; 김홍진; 이태희; 최명렬

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자료유형: 학술저널

저자정보: 황우성 (Hanyang University) 김홍진 (Hanyang University) 이태희 (Hanyang University) 최명렬 (Hanyang University)

저널정보: 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제29권 제1호

발행연도: 2025.3

수록면: 89 - 94 (6page)

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본 논문에서는 피부 모공 검출을 위하여 피부 영상에서 영상 분할 성능을 향상시킨 ConVmUnet 모델을 제안한다. 제안 모델은 CNN 모델과 Vmamba 모델의 VSS 블록을 융합한 Unet 구조로 인코더 부분의 CNN 모델에서 피부 영상의 특성을 추출하고 VSS 블록에서 추출된 특징들을 통합 처리 및 복원하여 피부 영상에서 모공을 구분하고 검출한다. 6,079장의 피부 영상 데이터 세트를 사용하여 학습 및 성능 평가(IoU, Dice Score)를 수행하였고, 기존 Unet 계열의 모델들과 비교하여 향상된 성능을 보여주었다. 향후 다양한 피부 영상 데이터를 학습하여 모공 이외의 붉음증, 피부결 등과 같은 특성을 구분하고 검출할 수 있도록 제안 모델을 확장시킬 예정이다.

#Image Segmentation #CNN #Unet #Vmamba #Skin Pore

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