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#634
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
画像の位置合わせは医療用画像の分析において２時期のわずかな変化・局所的な変化を検知するために重要である．先行研究ではアドホックな手法で行なっていた．この研究では，深層学習ベースで画像間の位置合わせを行うことにした．CNNによる変形に対応した位置合わせモデルを構築し学習を行った．
新規性
位置合わせに関して，空間的な制約に関する情報も学習することで性能向上を図った．
結果
擬似的に作成したデータに対する位置合わせの結果では超パラの影響を調査し，制約を弱くすると全体的な変形に対応できずに脳のエッジ部分に大きな誤差が発生するが，制約を強くすると大域的に位置が合うことで局所的な誤差を見ることが可能となった．
その他（なぜ通ったか？等）
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