본 논문은 단일 영상의 불완전한 병변 정보 문제를 해결하기 위해 등장한 다중 영상 당뇨병성 망막병증(DR) 검출의 어려움을 다룬다. 병변의 크기와 위치가 다양하고, 기존 방법들이 병변 정보 간의 상관관계와 중복성을 고려하지 않고 다중 영상을 단순히 합치는 문제점을 지적한다. 이를 해결하기 위해, 국소 병변 특징과 전역 의존성을 모두 얻는 두 갈래 네트워크를 제안한다. 웨이블릿 변환의 고주파 성분을 이용하여 병변 가장자리 정보를 추출하고, 전역 의미 정보로 강화하여 어려운 병변 학습을 용이하게 한다. 또한, 다중 영상 융합을 개선하고 중복성을 줄이기 위한 교차 영상 융합 모듈을 제시한다. 대규모 공개 데이터셋에서의 실험 결과를 통해 제안 방법의 효과를 보여주며, 코드는 공개되어 있다.
