연구진은 임의의 모달리티 사용 가능성을 고려한 뇌 영상 분석 프레임워크인 BrainAnytime을 개발했습니다. 이 프레임워크는 34,899개의 3D 뇌 스캔 데이터를 기반으로 사전 훈련되었으며, MRI와 PET 영상 간의 구조-분자 상관관계를 학습합니다.
BrainAnytime은 다양한 임상적 상황에서 기존 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 CN과 AD 분류에서 평균 정확도가 6.2% 향상되었습니다.
이 모델은 단일 T1 스캔부터 완전한 다중 모달리티 검사까지 다양한 영상 데이터를 처리할 수 있으며, 코드 및 관련 자료는 GitHub에서 확인할 수 있습니다.