연구진은 의료 영상 분할의 어려움을 해결하기 위해 Segment Anything Model(SAM) 기반 MedSAM에 경량 바운딩 박스 예측기(Box Predictor)를 통합하는 새로운 프레임워크를 제안했어요.
Box Predictor는 사용자의 클릭으로부터 대략적인 경계 상자를 추정하여 점 프롬프트의 공간적 맥락을 제공하며, 160만 개의 파라미터만 추가하고 추론 오버헤드는 거의 발생시키지 않아요.
FLARE22, BRISC, BUSI, LungSegDB 등 4가지 데이터셋에서 평가 결과, Dice 점수가 각각 0.89(BUSI), 0.93(FLARE22), 0.88(BRISC), 0.98(LungSegDB)로 분할 정확도와 강건성이 향상됐어요.