연구진이 뇌졸중 병변을 정확하게 분할하는 새로운 딥러닝 모델 EPRA U-Net을 개발했어요.
EPRA U-Net은 EfficientNet 기반 인코더와 Residual-Recurrent 블록, Atrous Spatial Pyramid Pooling을 결합하여 공간 의존성 모델링 성능을 향상시켰어요.
기존 UNet++, DeepLabV3+, TransUNet 모델보다 Dice 계수 0.8984, IoU 0.8155로 더 높은 정확도를 보였어요.
특히 EPRA U-Net은 기존 모델 대비 놓치는 병변 수를 16~29% 줄여 임상적 활용 가능성을 높였어요.