본 논문은 T1-weighted MRI 스캔으로부터 직접 Fractional Anisotropy (FA) 맵을 생성하는 CycleGAN 기반의 새로운 접근법을 제시합니다. 기존 FA 맵과 tractography atlas 간의 공간적 불일치 문제를 해결하기 위해, 건강한 조직과 종양이 있는 조직 모두에 대해 쌍을 이루지 않은 데이터로 학습된 모델을 사용하여 고품질 FA 맵을 생성합니다. Structural Similarity Index (SSIM)와 Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)을 사용하여 엄격하게 평가되었으며, 특히 종양 부위에서 강력한 성능을 보였습니다. 방사선학적 평가를 통해 추가적인 스캔의 필요성을 줄이는 AI 기반 대안으로서 임상 워크플로우 향상 가능성을 보여줍니다.
