본 논문은 종단적 방사선학 보고서 생성(LRRG)을 위한 새로운 동적 차이 인식 시간적 잔차 네트워크(DDaTR)를 제안합니다. 기존 LRRG 방법들이 단순히 이전 및 현재 영상으로부터 특징을 추출하여 연결하는 방식과 달리, DDaTR은 다층 수준의 공간적 상관관계를 포착하기 위해 두 개의 모듈(동적 특징 정렬 모듈(DFAM)과 동적 차이 인식 모듈(DDAM))을 도입합니다. DFAM은 다양한 영상에서 이전 특징들을 정렬하고, DDAM은 이를 바탕으로 검사 간의 차이 정보를 효과적으로 포착합니다. 또한, 동적 잔차 네트워크를 사용하여 시간적 상관관계를 효과적으로 모델링합니다. 실험 결과, 세 가지 벤치마크에서 기존 방법들보다 우수한 성능을 보였습니다.
