연구진이 흉부 영상 기반 폐 질환 심각도 평가를 위한 딥러닝 프레임워크 TMF-RSE를 제안했어요. TMF-RSE는 2D 영상, 폐 분할 마스크, vision-language 모델(VLM)의 세 가지 정보를 융합하여 심각도 예측과 불확실성 추정을 수행해요.
Per-COVID-19 데이터셋에서 기존 트랜스포머 기반 모델보다 성능이 우수했으며, MAE 4.02, Pearson 상관계수 0.9629를 달성했어요.
RALO 데이터셋에서는 MAE 0.339, Pearson 상관계수 0.973으로 더 높은 성능을 보였어요.