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#133
summarized by : Tong Zheng
どんな論文か？
医用画像のself-supervised-learning(SSL)。膨大な量の医用画像に対するラベルが少なすぎる、というラベル過疎問題の解決方法の一つは、SSLである。SSLを用いて医用画像の潜在特徴を学習した後、数少ないラベルを使用して教師あり学習を行う。
新規性
3D画像と2D画像を一括処理できるネットワークを提案した。なぜ一括処理できるかというと、3Dまたは2D画像を一次元（1D）ベクトルに展開してTransformerで処理を行うから。Unsupervised contractive learningを使ってStudent-teacherネットワークを学習。最終出力は画像の潜在空間への射影。
結果
六つのデータセットで pre-trainingあるデータセットでpre-trainingを行って、医用画像処理のタスクにFine-tuning）の手法よりセグメンテーション精度が高い。
その他（なぜ通ったか？等）
3D画像と2D画像を一括処理できる。
https://github.com/YtongXie/UniMiSS-code
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