본 연구는 비이상적 측정 CT (NICT) 영상의 보편적 향상을 위한 이미징 기반 모델 TAMP를 제안한다. TAMP는 대규모 시뮬레이션 데이터셋 기반 사전 학습을 통해 다양한 NICT 설정과 신체 부위에 걸쳐 우수한 일반화 성능을 달성하며, 적은 데이터로 효율적인 전이 학습을 수행할 수 있다.
