연구진은 의료 영상에서 희귀 병리 검출을 위한 새로운 프레임워크인 WALDO를 개발했습니다. 이 프레임워크는 정상 해부학적 맥락이 없는 문제를 해결하기 위해 최적 수송 이론을 기반으로 합니다.
WALDO는 DINOv2 패치 분포에서 해부학적으로 인식하는 참조 선택, Goldilocks 영역 샘플링, 자기 일관성 집계를 통해 비교 추론을 가능하게 합니다.
NOVA 뇌 MRI 벤치마크에서 WALDO는 Qwen2.5-VL-72B 모델과 함께 사용했을 때 43.5%의 mAP@30을 달성하며, 기존 방식 대비 19% 향상된 성능을 보였습니다.