Quality Metrics

전처리 파이프라인 결과를 객관적으로 비교하려면 정량 지표가 필요하다. 이 섹션은 mammography 파이프라인에서 자주 쓰는 지표를 정의·범위·평가 시 주의점 위주로 정리한다.

한눈에 보기

지표	입력	방향	범위	강점	약점
MAE	픽셀 절대차	↓ 낮을수록	0~∞	직관적, 빠름	구조 무관
MSE/RMSE	픽셀 제곱오차	↓	0~∞	큰 오차에 민감	동일
PSNR	log(MSE)	↑ 높을수록	dB	디지털영상 표준	동일
SSIM	지역 평균·분산·공분산	↑	−1~+1	구조적 유사도	정규화에 민감
MS-SSIM	다중 스케일 SSIM	↑	0~1	미세+거시 동시 평가	비용 ↑
IoU	마스크 일치	↑	0~1	segmentation 평가	강도 정보 X
Tenengrad	gradient 에너지	↑	0~∞	정답 없이 선명도 측정	노이즈에도 반응

평가 시 체크리스트

1. 마스크 안쪽에서만 평가했는가. 배경이 같으면 SSIM/PSNR이 과대평가된다.
2. 공동 동적 범위로 정규화했는가. SSIM 함정 1 참고.
3. MONOCHROME1 보정을 끝낸 뒤 비교했는가. 한쪽만 반전돼 있으면 모든 지표가 무너진다.
4. 패치 단위 SSIM과 전체 이미지 SSIM은 다르다 — 패치 단위 점수가 일반적으로 더 높게 나온다.