T-AutoML: Automated Machine Learning for Lesion Segmentation Using Transformers in 3D Medical Imaging

#103

summarized by : Ryuichi Nakahara

Dong Yang, Andriy Myronenko, Xiaosong Wang, Ziyue Xu, Holger R. Roth, Daguang Xu

U-netを改変し、AutoMLとトランスフォーマーを組み込んだ医療３D画像の病変を検出するセグメンテーションモデル。

AutoMLを全面的に組み込み従来法よりも多くのパラメータを推定。またUnetにトランスフォーマーを組み込んだ。

二つの3D医療画像データセット（LiTS 2017、Medical Segmentation Decathlon）に対し、U-net, Unet++などの従来法よりも高い性能。

AutoMLの全面的な組み込みが評価された印象。

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