Quality versus quantity of training datasets for artificial intelligence-based whole liver segmentation
이 연구는 전 간부 AI 분할 모델의 성능에 대해 고품질 소규모 데이터셋이 대량의 혼합 품질 데이터셋과 3D 평가 지표에서 동등한 성능을 보이지만, 일반화 능력과 국소적 개선 측면에서는 더 큰 규모의 데이터셋이 유리할 수 있음을 보여주며 데이터 품질과 양 간의 트레이드오프가 목표에 따라 달라짐을 결론지었습니다.