연구진이 다중 모드 의도 주도 네트워크 MIND를 제안하여 의료 영상 융합의 한계를 극복했어요. BioMedGPT를 활용해 병리 정보에 기반한 진단 의도를 텍스트로 생성하여 융합 과정을 안내하고, 다중 스케일 잠재적 어댑터를 통해 2D 공간 연속성 손실을 보완했어요. MIND는 Harvard, BraTS, GFP 데이터셋에서 우수한 융합 품질을 보여줬고, 뇌종양 분할 정확도를 향상시키며, 유연한 인터랙티브 융합을 가능하게 해요.