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#531
summarized by : 藤中彩乃
どんな論文か？
CNNを利用して画像の位置合わせを行う既存の研究では，トポロジーの保存や逆変換が不可能であった．筆者らは，微分同相特性を維持しながら画像間の類似性を最大化し，逆変換も可能にする新しい教師なし画像位置合わせ方法 (SYMNet) を提案した．
新規性
トポロジーの保存や逆変換を可能とする画像位置合わせ方法を提案したこと，ヤコビ行列式が負になる場合に局所的にペナルティを課す正則化方法を提案したこと．
結果
3次元脳MRI画像の公開データセット”OASIS”を用いて位置合わせを行ったところ，提案手法のDice係数 が，古典的な対称画像正規化法 (SyN) と2種類の教師なし画像位置合わせ方法 (VM，DIF-VM) のDice係数を上回った．
その他（なぜ通ったか？等）
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