연구진이 불균일 의료 영상 분할을 위해 설계된 하이브리드 2D/3D 컨볼루션 네트워크 MNet을 재현하고 확장했어요.
MNet 재현본은 PROMISE 전립선 MRI에서 89.0%의 Dice 유사도 계수를 달성했고, LiTS 간 CT에서는 각각 94.3%와 54.6%를 기록했어요.
Spatial Gating 변형은 DSC를 0.8% 향상시켰고, VMamba 모듈은 성능 일관성을 높여 PROMISE Dice 변동을 +/- 0.7%로 줄였어요.
연구 결과, 적응형 융합과 상태 공간 모델링은 불균일 조건 하에서 분할 신뢰성을 더욱 강화할 잠재력이 있는 것으로 나타났어요.