術中MRI腫瘍アノテーションを用いた2D術中超音波画像における脳腫瘍の自動セグメンテーション
術中超音波画像における脳腫瘍の自動セグメンテーションにおいて、ラベル付けされたデータセットの不足を補うために、術前MRI画像の腫瘍アノテーションを術中超音波画像の手動アノテーションの代替として使用できる。
胸部CTセグメンテーションにおけるマルチスケール特徴学習のための輝度-空間デュアルマスクオートエンコーダ
本稿では、胸部CT画像における多様なスケールの特徴を効果的に学習し、肺炎や縦隔腫瘍のセグメンテーション精度を向上させるために、輝度マスクと空間マスクの両方を利用した新しい自己教師あり学習手法、ISD-MAEを提案する。
乳房超音波画像における腫瘍セグメンテーションのためのU-Netエンコーダ・デコーダ構造の変更
本稿では、低レベルの特徴と高レベルの特徴の両方を統合する新しい畳み込みブロック（Co-Block）を導入することで、乳房超音波画像における腫瘍のセグメンテーション精度を向上させる、U-Netベースの新しいエンコーダ・デコーダ構造を提案する。
MIST：シンプルでスケーラブルなエンドツーエンド3D医画像セグメンテーションフレームワークの紹介とBraTSデータセットを用いた有効性の実証
MISTは、標準化されたツールとパイプラインを提供することで、深層学習ベースの医用画像セグメンテーション手法のトレーニング、テスト、評価における一貫性と再現性を促進し、様々な手法の公平な比較を可能にするフレームワークである。
腰痛患者の腰椎MRI画像の拡散ベースセマンティックセグメンテーション
本稿では、腰痛患者の腰椎MRI画像から椎骨、椎間板、脊柱管をセグメンテーションする新しい拡散ベースのフレームワークであるSpineSegDiffを紹介し、その有効性を検証しています。
SP³：弱教師ありセグメンテーションのためのスーパーピクセル伝播疑似ラベル学習
本稿では、弱教師あり学習におけるアノテーション不足問題に取り組むため、スーパーピクセルの構造情報を活用した新規手法「スーパーピクセル伝播疑似ラベル学習（SP³）」を提案する。
独立した複数ラベルセグメンテーションタスクのためのラベル共有による逐次学習フレームワーク
本論文では、異なるラベルセットを持つ複数の医用画像セグメンテーションタスクに対して、共通のラベル空間を構築することで単一のモデルで学習可能な「ラベル共有」フレームワークを提案し、その有効性を示している。
FIAS：ダイナミックフュージョンと混合アテンションを用いた、特徴量不均衡に対応する医用画像セグメンテーション
FIASは、CNNとTransformerの利点を組み合わせ、特徴量不均衡の問題に対処することで、医用画像セグメンテーションの精度を向上させる。
MRIおよびCTにおける40クラスのマルチモーダルセグメンテーションを実現するMRSegmentator
MRSegmentatorは、多様なMRIシーケンスおよびCT画像において、40の解剖学的構造をセグメント化する、堅牢かつ汎用性の高い深層学習モデルである。
経膣超音波画像を用いた、バイレベルルーティングアテンション付きピュアTransformerによる恥骨結合-胎児頭部セグメンテーション
本稿では、バイレベルルーティングアテンションとスキップコネクションを備えたU-Net型のピュアTransformerアーキテクチャを採用した、BRAU-Netと呼ばれる新しい恥骨結合-胎児頭部セグメンテーション手法を提案し、その有効性を検証しています。
