Bài báo này đề xuất một mạng lưới dư thừa thời gian nhận biết sự khác biệt động (DDaTR) mới để tạo báo cáo X quang theo chiều dọc (LRRG). Không giống như các phương pháp LRRG hiện có chỉ đơn giản là trích xuất các đặc điểm từ ảnh trước đó và ảnh hiện tại rồi ghép chúng lại, DDaTR giới thiệu hai mô-đun—mô-đun căn chỉnh đặc điểm động (DFAM) và mô-đun nhận dạng sự khác biệt động (DDAM)—để nắm bắt các tương quan không gian đa cấp. DFAM căn chỉnh các đặc điểm trước đó trên nhiều ảnh, và DDAM nắm bắt hiệu quả thông tin khác biệt giữa các lần khám dựa trên sự căn chỉnh này. Hơn nữa, nó còn mô hình hóa hiệu quả các tương quan thời gian bằng cách sử dụng mạng lưới dư thừa động. Kết quả thực nghiệm chứng minh rằng phương pháp đề xuất của chúng tôi vượt trội hơn các phương pháp hiện có trên ba chuẩn mực.
