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#663
summarized by : Mitani Tomohiro
どんな論文か？
3Dセグメンテーションにおいて，pixel-wiseな予測を行うのではなく領域内のピボットから境界面を拡張させていくことで境界（＝弾性シェル）を学習する．三次元空間的な構造の利用を，3D CNNよりもコンパクトなモデルで実現した．3DCTにおける腹部臓器のsegmentationで有望な成績であり，特に少数のデータからの学習結果に優れていた．
新規性
2Dと3Dのいいとこ取りをしたモデルを提唱．
結果
腹部CTのセグメンテーションでV-Netよりよく，RSTNと同等だった．メモリ効率はRSTNより良かった．
その他（なぜ通ったか？等）
境界のみ予測するというのはreasonableなアイデア．
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