bi-rads

유방 영상에서 병변의 악성 가능성과 권장 처치를 표준화하기 위해 사용되는 등급 체계로, 숫자가 클수록 악성 가능성이 높음을 나타낸다. 본 논문에서는 VinDr-Mammo 데이터에서 5-클래스 BI-RADS 분류와 바이너리 분류 기준으로 모델 성능을 평가하였다. 클래스 불균형과 임상적 의미 때문에 macro F1과 AUC를 같이 사용해 성능을 보고하였다.