안녕하세요, 저는 LightMIS의 저자 중 한 명이며, 저희가 진행한 2D 이진(binary) 의료 영상 분할 작업에 대해 공유하고자 합니다. LightMIS는 131K개의 파라미터를 가지며, 학습된 단계별 디코더(learned stage-wise decoder) 없이 다중 스케일 인코더 피처를 직접 집계합니다. 이는 동일한 nnU-Net 프로토콜 하에서 훈련 및 평가된 nnWNet과 유사한 관찰된 모달리티별/매크로 Dice 및 IoU 평균을 달성하면서도, 파라미터는 98.14% 적게 사용하고 GFLOPs(계산 부동 소수점 연산)는 94.58% 적게 사용하여 뛰어난 효율성을 보여줍니다. 논문: https://arxiv.org/abs/2609.28327 코드: https://github.com/AndreiiArhire/LightMIS
저희는 또한 LightMIS와 참고 모델들을 Arm Mali-G52 MC2 GPU를 갖춘 실제 엣지 디바이스에서 테스트했으며, 전체 LightMIS 모델은 nnWNet보다 약 10.5배 빠르게 작동했습니다. 모든 LightMIS 변형 모델은 CPU 폴백(fallback) 없이 100% GPU 연산자 커버리지(GPU operator coverage)를 달성했습니다.
저희는 먼저 다양한 인기 의료 영상 분할 아키텍처들, 즉 경량 및 고사양 모델들을 nnU-Net v2.3.1을 사용하여 동일한 통제된 환경에서 처음부터 훈련시켰습니다. 실험은 6개의 데이터셋과 5가지 이미징 모달리티를 다루었습니다. 저희의 목표는 이러한 다양한 모달리티 전반에 걸쳐 우수한 성능을 보이는 경량 아키텍처를 개발하는 것이었고, 이것이 현재 버전의 LightMIS로 이어졌습니다.
결과를 재현하는 데 필요한 소스 코드, 체크포인트 및 세부 정보가 공개적으로 이용 가능합니다. 자유롭게 실험해 보시고 여러분 자신의 분할 작업에 적용해 보세요. 어떻게 작동했는지 들려주시면 기쁠 것 같습니다! 모든 제안이나 피드백을 환영합니다!
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