본 논문은 다중 시야 라이트시트 현미경의 낮은 투과 깊이와 깊이가 증가함에 따라 감소하는 영상 품질 문제를 해결하기 위해, IEEE ISBI 2025의 FuseMyCells challenge에 참여하여 딥러닝 기반의 3D 영상 융합 방법을 제안한다. 제안된 방법은 이미지의 다운샘플링 버전을 처리하여 관심 영역 전체를 포착하는 첫 번째 단계와 패치 기반 접근 방식을 사용하여 고해상도 추론을 수행하는 두 번째 단계로 구성된다. 두 번째 단계에서는 적대적 손실을 통합하여 시각적 결과를 향상시킨다. 실험 결과, 핵과 막에 대한 평균 SSIM이 각각 0.85와 0.91을 초과하는 등 제안된 방법의 효과를 보여준다.
