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#382
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
医用画像の認識において，疾患の重症度の分類と詳細な病変部のsegmentationは重要なタスクであるが，主にデータ数の問題によりこれらの研究は別々に研究されていた．この研究では，attention mechanismを持ちいた半教師あり学習による，これらのタスクの性能を同時に改善するcollaborative learningを提案している．
新規性
semi-supervisedな設定で，class-specificな情報のweak supervisionから，病変部位のsegmentationと重症度のclassificationの療法を改善するモデルを提案したこと，これまで分け隔てられていたこれらのタスクをend-to-endに繋いだことが新規性
結果
糖尿病が原因のdiabetic retiopathy (DR)に関して評価をした．DRの重症度は5段階．提案手法によって，論文の図4に示すように，segmentaiton maskのみのfull-supervisedに学習されたモデルでは見落としていた病変がpseudo labelによる半教師あり学習によって検出できるようになっている．
その他（なぜ通ったか？等）
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