#565
summarized by : Ryuichi Nakahara
Incremental Cross-View Mutual Distillation for Self-Supervised Medical CT Synthesis

どんな論文か?

CTスライスの新しい中間画像合成法、自己教師付き学習モデル
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新規性

自己教師付きCT中間画像合成モデル。撮像方向である水平断だけでなく、冠状断・矢状断、つまりX軸Y軸から90度回転させた断面でも補間を行うモデル化を行う。3断面で別々に学習したのち、知識蒸留を用いてスライスワイズ補間モデルとピクセルワイズ補間モデルの知識を共有させた点が新しい。

結果

既存手法と比較して、3つのCTデータセットで良好な性能

その他(なぜ通ったか?等)

撮影方向だけでなく、冠状断や矢状断でも中間画像生成を学習しお互いの知識を共有し合う仕組みが面白い。 臨床的には撮影方向だけでなく他の断面からも診断することがあるため、臨床的な価値も高い。また3D画像生成にも有用。そのままでも実用に使えそう。