연구진이 AM 기반 MRI 재구성 모델의 한계를 극복하기 위해 SHFormer라는 새로운 신경망을 제안했어요. SHFormer는 스펙트럼 필터링 CNN과 동적 고역 통과 커널 생성 트랜스포머를 결합하여 고주파 디테일을 보존하고 다양한 MRI 데이터에서 재사용 가능한 특징을 포착해요. 실험 결과, SHFormer는 PSNR에서 최대 1dB, SSIM에서 최대 0.01의 성능 향상을 보여주며, 새로운 환경에서도 높은 품질의 재구성을 제공했어요.