병리학에서는 병원마다 다른 염색약을 사용해서 다른 색상을 가진 이미지 때문에 모델의 학습 정확도가 저하되는 문제가 발생할 수 있는데, 이 문제를 해결하기 위해 발표된 논문에서는 x 이미지의 구조적 정보를 유지하면서 y 이미지의 색상 분포를 x 이미지의 색상 분포로 변환하는 목표를 가진 모델을 소개해 주셨는데 이 모델이 적합할 것 같습니다.

이 모델은 Style Transfer와 Autoencoder의 차이점에 대해 언급하며, 인코더의 역할과 목적이 다르다는 점을 강조했습니다. Style Transfer에서는 인코더가 입력 이미지와 스타일 이미지에서 서로 다른 정보를 추출하고, 이를 디코더에서 합성하는 데 활용합니다. 반면 Autoencoder에서는 인코더가 입력 이미지의 정보를 잠재 변수로 압축하고, 디코더에서 이를 활용하여 입력 이미지를 복원하는 데 활용하는 구조를 가진 모델이라고 이해했습니다. 따라서 아래와 같은 궁금증이 생깁니다.

이 모델은 일부 환자에서는 효과적일 수 있지만, 모든 종양을 탐지하기에는 충분하지 않을 수 있다는 생각이 듭니다. 따라서 다른 환자들의 데이터와의 일반화에 대한 검증이 필요하지 않을까? 싶습니다. 또한, 모델이 올바른 종양 위치를 찾았더라도 해당 위치가 실제로 종양인지 다른 구조물인지 확인하는 추가적인 검사가 필요하며, 종양의 다른 특징(크기, 모양 등)에 대한 정보도 고려해야 할 것 같습니다.

따라서 병리학에서 시간에 제한이 없다면 OpenCV Library로 이미지 전처리를 하는 것이 아니라 발표된 논문에서 소개한 방법을 사용하여 이미지 처리를 하는 것이 좋을 것으로 판단됩니다.