연구진은 혈관 구조와 배경을 분리하여 최적화하는 새로운 프레임워크인 CDSA-Net을 제안했습니다. CDSA-Net은 계층적 기하학적 사전 가이드(HGPG) 메커니즘과 적응형 노이즈 모듈(ANM)을 통해 기존 방법의 한계를 극복했습니다. CDSA-Net은 기존 방법 대비 혈관 강도 상관관계 및 시각적 품질에서 뛰어난 성능을 보이며, 임상 워크플로우 효율성을 크게 향상시켰습니다.