본 논문은 수술 중 제한된 데이터만 이용 가능한 수술 환경에서 신경 방사장(NeRF)을 효율적으로 학습시키는 방법을 제시한다. 기존 NeRF는 다량의 다중 뷰 데이터에 의존하지만, 수술 중 시간 제약으로 인해 이러한 데이터를 수집하는 것은 불가능하다. 따라서 본 연구는 수술 전 MRI 데이터를 활용하여 카메라 뷰포인트와 이미지를 정의하고, 수술 중 이미지의 외관을 신경 스타일 전이(WTC2와 STROTSS 조합)를 통해 사전 구성된 학습 세트에 전이시켜 단일 이미지 NeRF 학습을 위한 데이터셋을 생성한다. 4개의 신경외과 수술 사례를 통해 실제 수술 현미경 이미지로 학습된 NeRF 모델과 정량적으로 비교하여 높은 재구성 정확도와 스타일 일관성을 보임을 확인하였다.
