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#50
summarized by : Ryuichi Nakahara
どんな論文か？
HE染色の組織画像をICH染色に変換するモデル
新規性
従来法であるインスタンス正規化層を用いた手法は、全てのパッチが平均とSDを共有しているという誤った仮説を持っていたがその問題を解決。
Kernelized Instance Normalization (KIN)層 を用いることで、染色変換タスクで特に重要な局所的な色相とコントラストを保持し良好な結果。
また必要なGPUのメモリ量も従来法よりも少ない
結果
ANHIR 様々な組織サンプルデータセット
Gｌioma 独自データセット（105例）
Kyoto summer2autumn 風景画像。京都の夏と秋
上記3データセットで良好な結果
その他（なぜ通ったか？等）
GitHubでデータ公開
https://github.com/Kaminyou/URUST
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