연구진은 자가 지도 학습을 활용해 X-ray CT 재구성 문제를 해결하는 Noise2Inverse Learned Primal-Dual (N2I-LPD) 방법을 제안했어요.
N2I-LPD는 ground truth 데이터 없이도 학습이 가능하며, 측정된 노이즈와 CT 스캔 각도 회전 간의 통계적 독립성을 활용해요.
실험 결과, N2I-LPD는 기존 방법보다 재구성 품질이 향상되었으며, ground truth 데이터가 없는 CT 영상 환경에 적합함을 보여줬어요.