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#227
summarized by : 藤中彩乃
どんな論文か？
冠動脈の個人差がある中で，3次元画像である心血管造影CTから複数の冠動脈を分離するために，位置情報と画像の両方を組み込んだconditional partial-residual graph convolutional network (CPR-GCN) を考案した．BiLSTMと3D CNNを組み合わせたハイブリッドモデルをCPR-GCNと組み合わせてend-to-endの学習を行った．
新規性
位置情報から分離を行う古典的な方法とCNNを融合したこと．
結果
心血管造影CTのプライベートデータセットにおいて，冠動脈の分離精度が古典的手法とTreeLab-Netの両者を上回った．
その他（なぜ通ったか？等）
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