教師なし医療画像セグメンテーションのためのグラフアテンションネットワーククラスタリングを用いたUnSegMedGAT

ラベル付けされたデータが少ない医療画像セグメンテーションにおいて、事前学習済みVision Transformerとグラフアテンションネットワークを用いた教師なしセグメンテーションフレームワークであるUnSegMedGATは、既存の教師あり・半教師あり手法に匹敵する、あるいはそれを凌駕する最先端の性能を達成する。