연구진이 다중 MRI 데이터의 불확실성을 모델링하는 새로운 프레임워크를 제안했어요. 가우시안 분포를 활용하여 불확실성을 정량화하고, 부분 데이터에서 완전 데이터로의 회귀를 통해 정보 부족을 반영해요. Set-Inclusive 전략을 통해 모달리티 부분 집합의 계층 구조를 활용하고 일관된 불확실성 관계를 유지해요.
BraTS 2018 및 2020 데이터셋에서 실험 결과, 다양한 불완전 모달리티 시나리오에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보여줬어요. 연구 결과는 GitHub에서 확인할 수 있어요.
뇌종양 분할 시 불확실성을 고려하는 새로운 접근 방식은 임상적으로 중요한 의미를 가질 수 있어요.