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#471
summarized by : 藤中彩乃
どんな論文か？
上部消化管内視鏡画像と下部消化管内視鏡画像の関連性を考慮に入れ，画像内の重要な領域を中心的に学習させるため，新しい教師なしセマンティック転移学習モデルを提案した．ネットワークはTDとTFという二つの補完的なモジュールにより構成される．TDで重要な領域を発見し，TFで局所的特徴を強調させる．
新規性
医用画像分野で同様のネットワークがないこと，TDとTFという二つの補完的なモジュールを考案したこと，理論と実験の両方でネットワークの有用性を示したこと．
結果
上部・下部消化管内視鏡画像のデータセットと自然画像の公開データセットにおいて，提案手法の精度がCycleGANなどの精度を上回った．
その他（なぜ通ったか？等）
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