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#527
summarized by : 藤中彩乃
どんな論文か？
心臓など動く臓器を観察したいとき，空間方向と時間方向を組み合わせた4次元の医用画像が有効であるが，被ばく量が多いことが問題であった．被ばく量を減らすために，時間解像度を落とした動画を撮影して3次元的な動画補間を行う必要があり，従来の2次元の画像補間を拡張する必要があった．これらの問題を解決するためにSVINというネットワークを提案した．
新規性
SVINでは空間モーションネットワークと逐次ボリューム内挿ネットワークから構成されるデュアルネットワークを用いている．本研究の新規性は，4次元医用動画像の補間を行うネットワークを世界で初めて構築したこと，空間的・時間的な変形を学習したうえで補間を行う適応型マルチスケールアーキテクチャを提案したことである．
結果
4次元のCT画像とMRI画像を用いて動画補間を行い時間解像度を上げるというタスクにおいて，提案手法の性能がVoxelMorphという最新の動画補間ネットワークの性能を上回った．
その他（なぜ通ったか？等）
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