연구진이 MRI-SFF를 T2w MRI 영상으로 변환하는 I2I 모델을 개발했어요. 23만 장의 이미지 데이터셋을 활용해 U-Net과 DDPM을 비교했습니다. U-Net이 DDPM보다 성능이 뛰어나고 추론 시간을 208배 단축했어요.
U-Net 모델은 기존 방식 대비 상관관계가 0.975로 향상되고 평균 절대 오차는 0.014로 감소했어요. DDPM은 각각 0.962, 0.019로 U-Net보다 성능이 낮았어요.
실시간 임상 활용을 가능하게 하는 강력한 성능과 낮은 계산 비용을 확보했어요. U-Net은 25.2ms로 DDPM(5227.2ms)보다 훨씬 빠른 추론 속도를 보여줬어요.