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#54
summarized by : Tong Zheng
どんな論文か？
医用画像セグメンテーション。CT像や超音波画像から特定の臓器や組織を抽出。従来手法にクラス間のトポロジー関係を導入し、精度向上した。
新規性
医用画像セグメンテーションは、multi-classセグメンテーション問題である。Class Aがclass B中に含まれるとしたら（例えば、血液が血管の中に包まれている）、Class AがClass Ｃと隣接するはずがない（血液が血管以外の臓器に接触するはずがない）。そのため、セグメンテーション結果にあるClass AとClass Ｃの隣接画素の数が大きいければ大きくなる損失関数を提案。
結果
In-houseとpublic dataset両方でnn-Unetより高精度。隣接しないクラスが誤って隣接するケースが少なくなった。
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/TopoXLab/TopoInteraction
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