연구진은 3D 의료 영상 분류 시 전체 볼륨에 대한 단일 이진 레이블만 사용하는 약한 감독 학습 환경에서 슬라이스 단위 예측을 위한 정확한 분류기 학습 가능성을 연구했어요.
기존 주의 메커니즘 기반 MIL 방식이 이미지 내용을 무시하는 간단한 기준점보다 성능이 떨어지는 현상을 확인하고, 이를 개선하기 위해 Normal Guidance 기법을 제안했어요.
Normal Guidance는 학습된 주의 분포가 종 모양 분포를 따르도록 유도하여 3개 의료 영상 데이터셋에서 슬라이스 단위 위치 추정 성능을 향상시켰으며, 전체 스캔 분류 성능도 경쟁력을 유지했어요.