１．複数の病変種類および病変部位を含める大規模CTデータセットを構築した。セグメンテーションデータセットなので、病変部のBounding boxおよびラベルがある。 ２．学習データのcode（ここではsparse codingを応用）を学習します。 次に、学習したcodeをCT画像（入力）の特徴に埋め込み、異常な領域と正常な領域の識別性を高めて、分類精度を高めた。

大規模CTデータセットを提案。さらに、提案したセグメンテーション手法は自分のデータセットでSOTA。

大規模CTデータセットを提案するためかなりの労力が必要、なおsparse codingで抽出した特徴をCT画像の特徴に埋め込むこいが新鮮。