본 논문은 확산 MRI(dMRI)를 이용한 섬유 추적 클러스터링 방법을 연구하며, 기존의 기하학적 특징만 활용하는 방식에서 벗어나 기능적 MRI(fMRI) 및 미세 구조 정보를 통합하는 새로운 딥러닝 기반 프레임워크인 Deep Multi-view Fiber Clustering (DMVFC)를 제시한다. DMVFC는 섬유의 기하학적, 미세 구조적 특징과 fMRI BOLD 신호를 결합하여 기능적으로 일관된 백질 구획화를 가능하게 한다. DMVFC는 멀티 뷰 사전 학습 모듈과 공동 미세 조정 모듈을 포함하며, 실험 결과 기존 방식보다 우수한 성능을 보였다.
시사점, 한계점
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시사점:
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dMRI와 fMRI 데이터를 융합하여 기능적으로 일관된 백질 구획화 달성.
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섬유의 기하학적, 미세 구조적 특징과 기능적 신호를 효과적으로 통합하는 딥러닝 프레임워크 제시.
