의료 영상 분할 연구에서 ROI가 없는 빈 슬라이스를 제외해도 괜찮을까요?

작성자의 고민에 대해 대체로 방법론적 투명성을 강조하는 반응이다. 연구의 범위를 명확히 정의한다면 특정 슬라이스만 사용하는 것이 가능하지만, 실제 적용 가능성을 고려할 때 빈 슬라이스에서의 위양성(False Positive) 발생 여부도 중요한 평가 요소라는 점이 지적되었다.

• 논문 본문에 데이터셋 구성 방식을 상세히 기록하여 독자가 성능 지표의 맥락을 이해할 수 있도록 해야 한다.
• 가능하다면 빈 슬라이스를 포함했을 때와 제외했을 때의 성능 차이를 비교 데이터로 제시하여 모델의 특성을 분석하는 것이 좋다.
• 2D 학습 시 인접 슬라이스 간의 연속성을 고려하지 못하는 한계를 인지하고 결과 해석에 반영해야 한다.

• 의료 영상 분할에서 빈 슬라이스 제외는 모델의 탐지(Detection) 능력 평가를 배제하고 분할(Segmentation) 정밀도에만 집중하게 만든다.
• 성능 지표를 보고할 때 전처리 과정에서 빈 슬라이스를 제외했음을 명시하고 그 이유를 논리적으로 기술하는 것이 학술적 투명성 확보의 핵심이다.
• 실제 임상 환경에서는 ROI가 없는 슬라이스도 처리해야 하므로, 연구 목적에 따라 'ROI 포함 슬라이스'와 '전체 슬라이스'에 대한 성능을 각각 구분하여 제시하는 것이 권장된다.