연구진은 HTSCGAN이라는 새로운 뇌 영상 번역 모델을 제안했어요. 이 모델은 종양 영역의 계층적 구조 정보를 통합하여 번역 품질을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
HTSCGAN은 다양한 패치 크기의 PCM을 사용하여 종양 영역의 계층적 구조 정보를 캡처하고, 사전 학습된 패치 분류기 및 구조 인식 인코더를 활용하여 번역된 이미지의 품질을 높입니다.
BraTS2020 및 BraTS2021 데이터셋 실험 결과, 번역 및 후속 분할 작업에서 뛰어난 성능을 보여주며 임상적 관련성을 향상시켰습니다.
코드 GitHub에서 공개되었으며, 관련 정보는 https://anonymous.4open.science/r/HTSCGAN에서 확인할 수 있습니다.