SOA-UNet: Sparse Otsu-guided Attention U-Net with Adaptive Boundary Loss for Lightweight Brain Tumor Segmentation

이 논문은 희소 특징 인코딩(sparse feature encoding), Otsu 기반 어텐션 가이드, 그리고 적응형 경계 손실(Adaptive Boundary Loss)을 결합하여 MRI 영상으로부터 정확하고 빠르며 해석 가능한 뇌종양 분할을 달성하는 경량 딥러닝 프레임워크인 SOA-UNet을 소개한다.

원저자: Pallab Paul, Kalpana Saha Roy