Attention-based Dynamic Subspace Learners for Medical Image Analysis 類似性の学習は、医療画像分析、特にレコメンデーションシステムや、画像内の解剖学的データの解釈を明らかにする上で重要な側面です。ほとんどの既存の方法は、単一のメトリック学習器を使用して、画像セット上の埋め込みスペースでそのような類似性を学習します。ただし、画像には、色、形状、アーティファクトなど、さまざまなオブジェクト属性があります。単一のメトリック学習器を使用してそのような属性をエンコードすることは不十分であり、一般化に失敗する可能性があります。代わりに、複数の学習者が、包括的な埋め込みの部分空間でこれらの属性の個別の側面に焦点を当てることができます。ただし、これは、新しいデータセットごとに経験的に検出される学習者の数を意味します。この作業、動的部分空間
Free-form Lesion Synthesis Using a Partial Convolution Generative Adversarial Network for Enhanced Deep Learning Liver Tumor Segmentation 自動深層学習セグメンテーションモデルは、セグメンテーションの効率と精度の両方を向上させることが示されています。ただし、堅牢なセグメンテーションモデルのトレーニングには、かなり大きなラベル付きトレーニングサンプルが必要であり、実用的でない場合があります。この研究は、ネットワークトレーニングを強化するために使用できる合成病変を生成するための深層学習フレームワークを開発することを目的としています。病変合成ネットワークは、修正された生成的敵対的ネットワーク(GAN)です。具体的には、Unetのようなジェネレーターを構築するため
Intra-Instance VICReg: Bag of Self-Supervised Image Patch Embedding 最近、自己監視学習(SSL)は、画像表現の学習において非常に経験的な進歩を遂げました。ただし、表現に関する私たちの理解と知識はまだ限られています。この作業は、SOTAシャムネットワークベースのSSLアプローチの成功は、主に画像パッチの表現の学習に基づいていることを示しています。特に、固定スケールの画像パッチのみの表現を学習し、画像(インスタンス)のさまざまなパッチ表現を線形に集約すると、いくつかのベンチマークのベースライン方法と同等またはそれ以上の結果を達成できることを示します。さらに、パッチ表現の集約により、さまざまなSOTAベースラインメソッドを大幅に改善できることを示します。また、SSLの目的と、一般的な不変性の観点を補足する画像パッチの共起統計モデ
Simultaneous Bone and Shadow Segmentation Network using Task Correspondence Consistency 骨表面と対応する音響影の両方をセグメント化することは、超音波(US)ガイド付き整形外科手術の基本的なタスクです。ただし、これらのタスクは、米国の画像の骨表面応答が最小限でぼやけていること、マシン間の不一致、画像のアーチファクト、および信号対雑音比が低いため、困難です。特に、骨の影は、軟組織と骨の表面との間の重大な音響インピーダンスの不一致によって引き起こされます。これらの関連性の高いタスク間のこの相互情報量を活用するために、共有トランスベースのエンコーダーとタスクに依存しないデコーダーを備えた単一のエンドツーエンドネットワークを提案し、骨と影のセグメンテーションを同時に行います。補完的な機能を共有するために、影のセグ
A machine-generated catalogue of Charon's craters and implications for the Kuiper belt この論文では、深層学習モデルを使用して、カロンのクレーターのサイズ分布を調査します。これは、シンガーらの最近の結果によって動機付けられています。 (2019)手動目録を使用して、直径12 km未満のクレーターのサイズ分布勾配の変化を発見し、小さなカイパーベルトオブジェクトの不足に変換しました。これらの結果は、Robbins and Singer(2021)によって裏付けられましたが、Morbidellietal。によって反対されました。 (2021)、独立したレビューが必要です。 MaskRCNNベースのモデルのアンサンブルは、月、水星、火星のクレーターカタログ、および光学標高画像と数値標高画像の両方でトレーニングされ
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