연구진이 소량 데이터 뇌종양 분할을 위한 Hybrid Mamba 기반 프레임워크 RUFNet을 제안했어요. RUFNet은 지원 마스크 정제와 불확실성 기반 후방 융합을 결합합니다.
AGMR 모듈은 쿼리 특징을 활용해 지원 마스크를 재조정하고 프로토타입 일관성을 개선하며, UAPF 모듈은 픽셀 단위 분산을 추정해 예측을 조정합니다.
BraTS 2020 데이터셋에서 RUFNet은 1-way 1-shot 설정에서 84.3%, 1-way 5-shot 설정에서 86.1%의 Dice 계수를 달성하며 기존 방법보다 성능이 뛰어났어요.