ドメインを超えた無限の可能性：医用画像セグメンテーションにおけるドメイン汎化のための適応型特徴と相互注意の新しいパラダイム

医用画像セグメンテーションにおけるドメインシフト問題に対処するため、本論文では、ドメイン内空間の探索とドメイン外サンプルの生成を同時に行う新しいデータ拡張手法である「適応型特徴ブレンド（AFB）」と、ドメイン不変表現の学習をガイドするプラグアンドプレイモジュールである「デュアル相互注意正則化（DCAR）」を提案する。