연구진은 호흡음 분류(RSC) 모델의 성능 향상을 위해 State Space Model(SSM)을 활용한 Lung-SRAD를 제안했어요. SSM 기반 모델은 기존 AST 모델보다 중·고 주파수 성분 보존에 강점을 보여 스펙트럼 인식 레이어 정규화 및 이중축 패치 믹스 콘트라스트 학습을 적용했어요. ICBHI 벤치마크 테스트 결과, Lung-SRAD는 64.48%의 정확도를 기록하며 AST 모델보다 5% 향상된 성능을 보였어요.