연구진은 의료 영상 분할 모델 MedSAM의 이미지 인코더 크기가 지나치게 커서 임상 환경에 적합하지 않다고 판단했습니다. MedCore 프레임워크는 MedSAM의 중요한 구조와 경계 레버리지를 보존하여 모델을 압축하며, 60% 파라미터와 58.4% FLOPs를 줄였습니다. 연구 결과, MedCore는 경계 지표를 유지하며 높은 분할 성능(Dice 0.9549, Boundary F1 0.6388, HD95 5.14)을 달성했습니다.