연구진은 연조직 형태 분석에 핵심적인 포인트 클라우드 비정형 등록의 어려움을 해결하기 위해 DINE 프레임워크를 개발했어요. DINE은 거리 기반 등록에 학습된 변위 벡터 필드에 대한 통계적 우선 정보를 추가하여 글로벌 변형의 타당성을 제약해요. DeformedTissue 및 SynBench 데이터셋 실험 결과, 변형 및 노이즈 환경에서 평균 Chamfer 거리가 감소하고, 이상치 및 가우시안 노이즈에 대한 강건성도 향상됐어요.