提案手法が2D圧縮測定値のみを用いていることは、データ収集のコストを抑える一方で、情報の制約を受けることを意味します。しかし、少量の3D MSIデータを利用することで、モデルの性能をさらに改善できる可能性があります。3D MSIデータは、空間的およびスペクトル的な情報を豊富に含んでおり、これを活用することで、より正確な初期予測を生成できるでしょう。特に、3Dデータを用いることで、空間的な相関関係やスペクトル特性をより深く学習することが可能になり、再構成精度の向上が期待されます。さらに、少量の3Dデータを用いたトレーニングは、自己教師あり学習の枠組みの中で、データの多様性を増す手段としても機能するため、全体的なモデルの汎用性を高めることにも寄与するでしょう。