연구진은 시각적 특징 맵의 전역 상호 작용을 모델링하는 효율적인 방법인 푸리에 변환 기반 스펙트럼 토큰 믹서를 제안했습니다.
CHASM은 모든 주파수가 학습된 채널 고유축을 공유하고 각 주파수는 고유한 양의 스펙트럼 이득을 유지하는 방식으로 채널 방향을 비교 가능하게 만들고 로컬 스펙트럼 적응성을 보존합니다.
가속 MRI 재구성, 언더샘플링 MRI 분할, 자연 이미지 재구성을 통해 CHASM은 기존 스펙트럼 믹서 기준선보다 성능이 향상되었습니다.