의료 이미지와 보고서 간의 지역적 표현을 효과적으로 학습하는 것은 세 가지 주요 이점을 제공합니다. 첫째, 지역적 표현 학습은 의료 이미지의 세부적인 특징을 캡처하여 고해상도 정보를 보다 정확하게 전달할 수 있습니다. 이는 병변 경계나 증상 설명과 같은 중요한 세부 정보를 고려하여 의료 이미지 분석 작업에 도움이 됩니다. 둘째, 지역적 표현은 고수준 특징뿐만 아니라 저수준 특징도 고려하여 전체적인 표현을 향상시킵니다. 이는 의료 이미지 분석 작업에서 중요한 역할을 합니다. 셋째, 지역적 표현 학습은 보다 복잡한 구조를 다루는 다운스트림 작업에 필수적인 낮은 수준의 정보를 탐색합니다. 이는 의료 이미지와 보고서 간의 관계를 정확하게 모델링하고 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 이점들은 다른 최첨단 방법을 능가하는데 결정적인 역할을 합니다.