연구진이 다중 CT 데이터의 이질성과 높은 CPU 메모리 요구량을 해결하기 위해 임상 체구성 분석을 위한 계층적 분할 프레임워크를 제안했어요.
1,558개의 CT 볼륨으로 훈련하여 105명의 환자군에서 0.924~0.982의 높은 Dice 계수를 달성했고, 8개 주요 구조가 임상적 허용 오차 기준을 충족했어요.
12코어 CPU 워크스테이션에서 볼륨당 평균 44.5초, 최대 4.73GB 메모리 사용으로 효율적인 GPU 없는 파이프라인을 구현했어요.