SAGE는 세포의 다양성으로 인해 발생하는 gigapixel Whole Slide Images (WSIs) 기반 암 감지의 어려움을 해결하기 위해 제안된 입력 적응형 프레임워크입니다. 정적 계산 그래프와 고정된 라우팅에 의존하는 기존 CNN-Transformer 하이브리드의 한계를 극복하고자, SAGE는 동적 전문가 라우팅을 가능하게 하여, 불필요한 계산을 줄이고 입력 가변성에 대한 적응성을 높입니다. SAGE는 정적 백본을 동적으로 라우팅되는 전문가 아키텍처로 재구성하며, 표현을 보존하는 백본 스트림과 계층적 게이팅을 통해 전문가 경로를 선택적으로 활성화하는 이중 경로 설계를 사용합니다. SAGE-UNet으로 구현된 SAGE는 EBHI, DigestPath, GlaS의 세 가지 의료 벤치마크에서 우수한 분할 성능을 달성했으며, 도메인 간 일반화 능력도 뛰어납니다.
