- …
- …
#79
summarized by : Tong Zheng
どんな論文か？
医用画像segmentationのDomain adaptation。とあるデータセットで学習済のモデルは、ほかのデータセットで推論を行うと精度が激しく落ちる。学習済のモデルを上手くほかのデータセットで高精度推論を行うための工夫はDomain adaptationと呼ばれる。
新規性
1. Fourier変換で異なるdomainの画像の低周波数成分を結合し新しい画像を作る。これは一種のdata augmentation.
2. 作った新しい画像と元画像を使ってsegmentation用のUNETを学習。
3. segmentation用のUNETのencoderを「作った画像->元画像への復元」のタスクで学習。よって異なるdomainの画像の相関関係をもっと上手く捉えられる。
結果
臓器FundusとProstateのdatasetsでSOTA。
https://github.com/zzzqzhou/RAM-DSIR
その他（なぜ通ったか？等）
周波数空間で画像をいじった（新しくないと思うけど）。
精度がSOTA。
- …
- …