연구진은 뇌의 시각 피질과 연관된 현대 시각 모델의 계층 구조 관계를 이해하기 위해 CHASMBrain이라는 새로운 프레임워크를 제안했어요.
CHASMBrain은 Mamba 디자인을 활용하여 글로벌 의미 토큰과 로컬 공간 패치를 분리하고 처리하며, 1단계는 ROI 수준의 활성화를 예측하고 2단계는 이를 전체 복셀 수준 예측으로 개선해요.
Natural Scenes Dataset(NSD) 실험 결과, Pearson 상관관계 0.429, MSE 0.261을 달성하며 기존 방법보다 성능이 우수했고, 뇌 영역별 기능 분화가 관찰되었어요.