본 논문은 영장류 뇌 MRI의 정확한 조직 분할을 위한 새로운 방법을 제시합니다. 인간과의 진화적 유사성으로 인해 영장류는 인간 뇌 기능 및 신경 질환 이해에 중요한 모델이지만, 기존 영장류 뇌 MRI 데이터셋의 부족, 뇌 크기의 작음, 영상 데이터의 해상도 한계, 인간과 영장류 뇌의 해부학적 차이 등으로 정확한 조직 분할이 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 인간 뇌 MRI 데이터로부터 지식을 전이 학습하는 STU-Net을 활용하여 영장류 뇌 MRI 분할 정확도를 향상시키는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 특히 제한된 공간 해상도와 조직 대조도에도 불구하고, 조가비핵과 시상과 같은 작은 피질하 구조의 분할 성능 향상을 보였으며, DSC 0.88 이상, IoU 0.8 이상, HD95 7 미만의 결과를 달성했습니다. 이 방법은 영장류 뇌의 다중 클래스 조직 분할을 위한 강력한 방법을 제시하여, 진화 신경과학 및 인간 건강과 관련된 신경 질환의 전임상 연구를 가속화할 수 있을 것으로 기대됩니다.
