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# PolypNet-DLV3+: DeepLabV3+ 기반 대장 용종 검출 및 세그멘테이션 모델

## 프로젝트 개요

PolypNet-DLV3+는 대장내시경 영상에서 용종을 실시간으로 검출하고 세그멘테이션하는 딥러닝 기반 의료 AI 모델입니다. DeepLabV3+ 아키텍처를 기반으로 대장 용종 검출에 특화되도록 최적화되었으며, 의료진의 진단 보조 및 대장암 조기 발견에 기여합니다.

## 주요 특징

- **고정확도 세그멘테이션**: Dice 계수 0.89 이상, IoU 점수 0.82 이상 달성
- **실시간 추론**: 초당 30프레임(FPS) 이상의 실시간 분석 가능
- **다양한 데이터셋 지원**: Kvasir-SEG, CVC-ClinicDB, ETIS-LaribPolypDB, CVC-ColonDB 통합 학습
- **바운딩 박스 생성**: 세그멘테이션 결과를 바탕으로 용종 위치 및 크기 자동 검출

## 모델 아키텍처

### 백본 네트워크
- **Base Model**: ResNet50 (ImageNet 사전 학습)
- **특징 추출**: 저수준 특징(conv2_block3_out)과 고수준 특징(conv4_block6_out) 활용

### ASPP (Atrous Spatial Pyramid Pooling) 모듈
- 1×1 컨볼루션
- 아트러스 컨볼루션 (dilation rates: 6, 12, 18)
- 글로벌 평균 풀링
- 총 5개 분기를 연결하여 다중 스케일 특징 추출

### 디코더
- 저수준 특징 처리 (48채널)
- 업샘플링 및 특징 융합
- 두 개의 256채널 컨볼루션 블록 (드롭아웃 0.5, 0.1 적용)
- 최종 업샘플링 및 Sigmoid 활성화

## 데이터셋

### 사용 데이터셋
1. **Kvasir-SEG**: 노르웨이 대장내시경 이미지 데이터셋
2. **CVC-ClinicDB**: 바르셀로나 임상 대장내시경 데이터셋
3. **ETIS-LaribPolypDB**: 다양한 용종 형태 포함 데이터셋
4. **CVC-ColonDB**: 다양한 조명 및 촬영 각도 데이터셋

### 데이터 전처리
- 이미지 크기: 256×256 픽셀
- 정규화: 0-1 범위
- 마스크 이진화: 임계값 128
- 다양한 파일 형식 지원 (.jpg, .png, .tif)

### 데이터 분할
- 학습: 70%
- 검증: 15%
- 테스트: 15%

## 학습 구성

### 손실 함수 및 평가 지표
- **손실 함수**: Dice Loss
- **평가 지표**:
- Dice Coefficient
- IoU (Intersection over Union)
- Binary Accuracy

### 하이퍼파라미터
- **옵티마이저**: Adam
- **초기 학습률**: 1e-4
- **배치 크기**: 8
- **최대 에폭**: 100
- **드롭아웃**: [0.5, 0.1]
- **ASPP 확장률**: [6, 12, 18]

### 콜백
- **ModelCheckpoint**: 최고 성능 모델 저장 (val_dice_coef 기준)
- **EarlyStopping**: 15 에폭 patience
- **ReduceLROnPlateau**: 5 에폭 patience, 감소 비율 0.2

## 성능

### 전체 성능
- Dice 계수: 0.8925
- IoU 점수: 0.8214
- 정확도: 0.9567

### 데이터셋별 성능
| 데이터셋 | Dice | IoU | Accuracy |
|---------|------|-----|----------|
| Kvasir-SEG | 0.9102 | 0.8437 | 0.9632 |
| CVC-ClinicDB | 0.9183 | 0.8551 | 0.9701 |
| ETIS-LaribPolypDB | 0.8413 | 0.7645 | 0.9321 |
| CVC-ColonDB | 0.8521 | 0.7842 | 0.9417 |

## 설치 및 환경 설정

### 필수 요구사항
```
Python 3.8+
TensorFlow 2.x
NumPy
Matplotlib
PIL (Pillow)
OpenCV
scikit-learn
scipy
```

### 설치
```bash
pip install tensorflow numpy matplotlib pillow opencv-python scikit-learn scipy
```

### GPU 지원
CUDA 및 cuDNN이 설치된 환경에서 GPU 가속을 활용할 수 있습니다.

## 사용 방법

### 학습
```python
# 데이터셋 로드
X, y, sources = load_combined_datasets()

# 모델 학습
model = train_combined_deeplabv3_plus()
```

### 추론
```python
from tensorflow.keras.models import load_model

# 모델 로드
model = load_model('polyp_combined_deeplabv3plus_model.keras',
custom_objects={
'dice_loss': dice_loss,
'dice_coef': dice_coef,
'iou_score': iou_score
})

# 단일 이미지 예측
boxes, mask = predict_and_visualize(model, 'test_image.jpg')
```

### 바운딩 박스 생성
```python
# 예측 마스크에서 바운딩 박스 추출
boxes = get_bounding_boxes(prediction_mask, threshold=0.5)

# 결과 출력
for i, box in enumerate(boxes):
x_min, y_min, x_max, y_max = box
print(f"용종 #{i+1}: 위치=({x_min},{y_min}), 크기={(x_max-x_min)×(y_max-y_min)}")
```

## 파일 구조

```
.
├── paste.txt # 모델 학습 및 추론 코드
├── polyp_combined_deeplabv3plus_model.keras # 학습된 모델
└── README.md # 프로젝트 문서
```

## 주요 함수

### 데이터 로딩
- `load_dataset()`: 단일 데이터셋 로드
- `load_combined_datasets()`: 여러 데이터셋 통합 로드

### 모델 구축
- `build_deeplabv3_plus()`: DeepLabV3+ 모델 생성
- `ASPP()`: ASPP 모듈 구현
- `conv_block()`: 컨볼루션 블록 생성

### 학습 및 평가
- `train_combined_deeplabv3_plus()`: 모델 학습
- `evaluate_per_dataset()`: 데이터셋별 성능 평가

### 추론
- `predict_and_visualize()`: 단일 이미지 예측 및 시각화
- `get_bounding_boxes()`: 마스크에서 바운딩 박스 추출
- `display_sample()`: 예측 결과 시각화

## 최적화 및 배포

### TensorRT 최적화
모델을 TensorRT로 변환하여 추론 속도를 약 35% 향상시킬 수 있습니다.

### 양자화
8비트 양자화를 통해 모델 크기를 75% 감소시키고 추론 속도를 45% 향상시킬 수 있습니다.

### 모델 링크
https://huggingface.co/kinghoon/polyp-model

## 참고 문헌

1. Chen, L. C., et al. (2018). Encoder-decoder with atrous separable convolution for semantic image segmentation. ECCV.
2. Jha, D., et al. (2020). Kvasir-SEG: A segmented polyp dataset. MMM.
3. Bernal, J., et al. (2015). WM-DOVA maps for accurate polyp highlighting in colonoscopy. Computerized Medical Imaging and Graphics.

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