연구진이 4DCT 영상의 호흡 주기적 변화를 고려한 ITV 생성 프레임워크를 개발했어요. Segment Anything Model 3 (SAM 3)에 LoRA 기법을 적용하여 7개의 3D CT 영상으로 의료 분야에 맞게 세분화했어요. 연구 결과, 폐와 심장 구조에서 각각 0.968의 Dice 점수와 0.910의 Dice 점수를 기록하며 기존 SAM 3의 오탐 문제를 해결했어요.