연구팀이 3D CT 영상과 임상 정보를 결합하여 췌장암 절제 가능성을 NCCN 분류 기준으로 자동 분류하는 딥러닝 프레임워크를 개발했어요. Swin-UNETR 백본을 사용하여 췌장, 종양, 혈관 구조를 분할하고, 17개의 임상 변수에서 얻은 임상 임베딩과 융합하여 특징을 추출해요. 종양 Dice 성능에 따라 분할과 분류의 균형을 조정하는 동적 멀티태스크 목표를 통해 해부학적 정보와 판별력을 모두 갖춘 특징을 생성해요.