ReStainGAN은 기존 방법론과 비교하여 우수한 성능을 보이는 이유는 주로 두 가지 측면에서 설명할 수 있습니다. 첫째, ReStainGAN은 IHC 이미지에서 stain 구성 요소를 IF 이미지로 분리하여 각 채널로 변환하는 방식을 제안합니다. 이는 stain 조작을 간단한 수학적 연산으로 수행할 수 있게 하며, 이를 통해 새로운 도메인으로의 데이터 변환을 용이하게 합니다. 둘째, ReStainGAN을 사용하여 생성된 in-silico 데이터는 기존 방법론에 비해 더욱 정확하고 풍부한 데이터셋을 구축할 수 있습니다. 이는 딥러닝 모델의 훈련에 필요한 데이터 양과 품질을 향상시키며, 결과적으로 모델의 일반화 성능을 향상시킵니다.