연구진은 듀얼 뷰 학습 프레임워크를 제안하여 크라니오카우달(CC) 및 메디오래터럴 오블리크(MLO) 뷰의 상호 보완적 정보를 효과적으로 통합합니다. 토큰 기반 퓨전 방식은 뷰별 정보 교환을 위한 퓨전 토큰을 활용하여 여러 트랜스포머 깊이에서 상호작용을 가능하게 합니다. VinDr-Mammo 및 CMMD 데이터셋 실험 결과, 기존 방식 대비 F1 점수 50.40%, AUC 0.8090으로 성능이 향상됐습니다.