nnU-Net은 주석이 달린 생물 의학 데이터 (biomedical data)의 가용성과 다양성에 크게 의존하는 의료 분할 (medical segmentation) 작업에서 지속적인 성공을 입증해 왔습니다. 그러나 개인정보 보호 규정 및 주석 비용 (annotation costs)과 같은 수많은 요인으로 인해 의료 영상 코호트 (medical imaging cohorts)를 구성하는 것은 여전히 어려운 과제로 남아 있습니다. 결과적으로, 데이터 증강 (data augmentation)은 해부학적 타당성 (anatomical feasibility)을 유지하면서 데이터 가용성을 높이는 데 결정적인 역할을 합니다. 이에 따라, 우리는 전처리 (preprocessing) 및 학습 (training)이 이루어지기 전에 작동하는 이미지 등록 (image registration) 기반의 새로운 데이터 증강 모듈인 ++nnU-Net을 제안합니다. 우리의 프레임워크는 5개의 서로 다른 2D 데이터셋을 통해 평가되었습니다. 이 워크플로우에서 이미지 데이터는 2단계 등록 프로세스를 거쳐 새로운 워핑된 이미지 (warped images)를 생성합니다. 그런 다음 변환 (transformations)이 각각의 분할 (segmentation)에 적용됩니다. 또한, 파이프라인은 사용 가능한 디스크 공간을 계산하고, 보충적인 이진 합성 마스크 (binary synthetic masks)를 생성하며, 체크포인트 (checkpoints)를 생성합니다. 우리는 ++nnU-Net이 nnU-Net 베이스라인을 능가하며, Dice 유사도 계수 (Dice Similarity Coefficient) 점수에서 향상을 가져온다는 것을 입증합니다. 가장 두드러진 사례에서는 약 22%의 성능 향상을 관찰했습니다. 이러한 발견은 등록 기반 데이터 증강의 효과성, 특히 2D 의료 영상 데이터셋에서의 효과성을 강조하며, ++nnU-Net이 데이터가 제한된 환경에서 분할 성능을 향상시키기 위한 실용적이고 확장 가능한 접근 방식을 제공함을 시사합니다. ++nnU-Net의 소스 코드는 다음에서 확인할 수 있습니다: https://github.com/sofia-adelie/plusplusnnunet.git