연구진이 중증 외상성 뇌손상(msTBI) MRI 영상에서 병변 분할을 위한 딥러닝 기반 솔루션을 개발했어요. nnU-Net 프레임워크에 뇌 실질에만 적용하는 적응형 강도 정규화 전략을 도입해 피험자 간 변동성을 줄이고 비뇌 구조에서 발생하는 아티팩트를 완화했어요. AIMS-TBI 2025 챌린지 평가에서 전체 Dice 계수가 0.6305로 높은 성능을 보였으며, 병변 Dice는 0.4805, 비병변 조직 Dice는 0.9324를 기록했어요.