연구진이 다발성 경화증의 만성 활성 염증을 나타내는 자기 반자성 림 병변(Rim+) 분류를 위한 3D 딥러닝 프레임워크를 제안했어요. QSM과 FLAIR MRI 데이터를 활용하여 비대칭 모델링을 통해 QSM을 주요 신호로, FLAIR로 구조적 맥락을 활용하여 성능을 개선했어요. 임상 데이터 88명을 대상으로 평가 결과, 기존 모델 대비 성능이 향상되어 만성 활성 병변 식별에 효과적임을 입증했어요.