프로토타입 표현 학습 프레임워크는 의료 이미지와 보고서 간의 전역 및 지역 정렬을 통합하여 혁신을 가져왔습니다. 이 프레임워크는 전역 정렬을 통해 고수준 특징을 포착하고, 지역 정렬을 통해 세부적인 지역 정보를 캡처합니다. 또한, 보고서의 문장을 범주화된 표현으로 변환하는 문장별 프로토타입 메모리 뱅크를 도입하여 의료 이미지와 보고서 간의 관계를 더욱 명확하게 모델링합니다. 이 프레임워크는 교차 모달리티 조건부 재구성 모듈을 활용하여 지역적 표현 학습을 강화하고, 낮은 수준의 정보를 탐색하여 다운스트림 작업에 필수적인 세부 정보를 제공합니다. 이러한 혁신적인 방법론은 의료 이미지 분석 분야에서 성능을 향상시키고, 복잡한 작업에 대한 효율적인 솔루션을 제공합니다.