연구진은 9가지 SSL(Self-Supervised Learning) 방법을 활용해 CT 스캔 데이터를 사전 훈련하고, 다양한 분할 작업에 적용하는 실험을 진행했어요.
SMIT(Self-distilled masked image transformer) 방법이 가장 높은 정확도, 빠른 수렴 속도, 데이터 효율성을 보여줬어요.
데이터 양이 적을수록 SSL 방법 간 성능 차이가 두드러지며, SMIT는 소량 데이터 환경에서 가장 우수한 성능을 나타냈어요.