論文要約

※隔週で更新します。
論文要約をしています。
詳細はリンクをご確認お願いします。
ご参考になれば幸いです。


#### 論文要約：YOIO: You Only Iterate Once by mining and fusing multiple necessary global information in the optical flow estimation

1回のiterationで、グローバル情報をマイニング・融合する、You Only Iterate Once(YOIO)を提案。SOTA。リアルタイムで動作可。

詳細な論文要約は[こちら](https://zenn.dev/take0212/articles/894e3fc55fefc4)。
※2024/6/2作成。

![fig2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/a16e2e41-3eac-ff7f-9a56-bfc304d2cf24.png)

#### 論文要約：MemFlow: Optical Flow Estimation and Prediction with Memory

メモリを用いてoptical flow、MemFlowを提案。メモリ読み出し・更新モジュールにより、過去の動きを効果的に集約。解像度を適応的に再スケーリング。VideoFlow以上。コード公開。

詳細な論文要約は[こちら](https://zenn.dev/take0212/articles/00a200994e26ba)。
※2024/4/21作成。

![fig1.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/e099b3aa-de24-1dfe-0bf3-8e9b12ac372f.png)

#### 論文要約：SuPerPM: A Large Deformation-Robust Surgical Perception Framework Based on Deep Point Matching Learned from Physical Constrained Simulation Data

手術シーントラッキング。シミュレーションを用いて、非剛体点群マッチングを学習する、SuPerPMを提案。生体のより大きな変形に対応可。SOTA。

詳細な論文要約は[こちら](https://zenn.dev/take0212/articles/bd180daab35f9e/)。
※2023/12/3作成

![fig1.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/2ae3c8a2-1837-01d7-7801-e8038a5d477b.png)

#### 論文要約：SemARFlow: Injecting Semantics into Unsupervised Optical Flow Estimation for Autonomous Driving

領域分割推定と教師なしoptical flow推定を行う、SemARFlowを提案。SOTA。

詳細な論文要約は[こちら](https://zenn.dev/take0212/articles/904ac360a54502/)。
※2023/10/22作成

![fig1.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/c184d81e-21df-74fe-8e25-65cf885d8ec2.png)

#### FoPro-KD: Fourier Prompted Effective Knowledge Distillation for Long-TailedMedical Image Recognition
Fourier Prompted Effective Knowledge Distillation for Long-TailedMedical Image Recognition（FoPro-KD、フーリエプロンプト蒸留）を提案。周波数パターンに基づくことで、大規模事前学習モデルから効果的に蒸留。
詳細な論文要約はこちら。
[https://zenn.dev/take0212/articles/799bf3c97575c7/](https://zenn.dev/take0212/articles/799bf3c97575c7/)。
※2023/6/14作成

![fig2.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/50c00156-5a28-4ee6-cdfa-0ae7befd1268.png)

#### SynthMix: Mixing up Aligned Synthesis for Medical Cross-Modality Domain Adaptation
疑似画像生成において、詳細特徴の生成品質を向上する、SynthMixを提案。領域分割のモダリティドメイン適応問題において、提案モジュールをadd-onすることで、2つのデータセットでSOTA。
詳細な論文要約はこちら。
[https://zenn.dev/take0212/articles/d9b69f4b9a729d/](https://zenn.dev/take0212/articles/d9b69f4b9a729d/)。
※2023/6/1作成

![fig1.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/d0a9f880-4f01-01ba-f576-78eb9e367266.png)

#### Generative models improve fairness of medical classifiers under distribution shifts
生成モデルを用いて、データから現実的なaugmentationを学習する方法を提案。分布外精度向上。
詳細な論文要約はこちら。
[https://zenn.dev/take0212/articles/5a7acfa779a806/](https://zenn.dev/take0212/articles/5a7acfa779a806/)
※2023/5/11作成

![fig3.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/1593fab2-d6dd-cf30-c051-408f5d2a2581.png)

#### An Evaluation of Non-Contrastive Self-Supervised Learning for Federated Medical Image Analysis
医療画像解析・連合学習・自己教師あり学習において、対照学習と非対照学習を比較。非対照学習が優位。
詳細な論文要約はこちら。
[https://zenn.dev/take0212/articles/9864ed3a3e3615/](https://zenn.dev/take0212/articles/9864ed3a3e3615/)
※2023/4/24作成

![table2-4.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/58ba09a2-0ade-9c8b-3e7c-6a67ceb33054.png)

#### Magnification Invariant Medical Image Analysis: A Comparison of Convolutional Networks, Vision Transformers, and Token Mixers
異なる倍率への汎化性について、CNN、ViT、Token Mixerそれぞれの性能を比較。WaveMixが優位。
詳細な論文要約はこちら
[https://zenn.dev/take0212/articles/238bdb889a69ba/](https://zenn.dev/take0212/articles/238bdb889a69ba/)
※2023/03/21作成

![fig2.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/94187815-8e4e-da5f-46a3-3a8918293059.png)

#### A Review of Predictive and Contrastive Self-supervised Learning for Medical Images
対照SSLの医療画像適用のレビュー論文。医療画像解析は、アノテーションが不足しており、自己教師あり対照学習（対照SSL）は有用。
詳細な論文要約はこちら
[https://zenn.dev/take0212/articles/7cbe46fbb65c14](https://zenn.dev/take0212/articles/7cbe46fbb65c14)
※2023/3/13作成

![fig2.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/85bbe4df-f74c-3400-3c6a-8e6f16616d9b.png)

#### Co-training with High-Confidence Pseudo Labels for Semi-supervised Medical Image Segmentation
Uncertainty-guided Collaborative Mean-Teacher (UCMT) を提案。協調学習semantic segmentationの疑似ラベルの品質を向上。SOTAより優位。
詳細な論文要約はこちら
[https://zenn.dev/take0212/articles/9b5e6422ae0ebc/](https://zenn.dev/take0212/articles/9b5e6422ae0ebc/)
※2023/1/29作成

![fig2.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/9117b8f1-2e1f-f19c-c05f-aa29a73a289e.png)

#### Stacking Ensemble Learning in Deep Domain Adaptation for Ophthalmic Image Classification
3つのドメイン適応方法を用いるスタッキングアンサンブル（SELDA）を提案。有効性を確認。
詳細な論文要約はこちら
[https://zenn.dev/take0212/articles/860e1094cecadb](https://zenn.dev/take0212/articles/860e1094cecadb)
※2023/1/10作成

![fig2.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/3620e8a8-acd1-daaf-d1ff-5f5cbb12401b.png)

#### Rethinking Data Augmentation for Single-source Domain Generalization in Medical Image Segmentation

勾配情報に基づいてaugmentationを拡張し（Saliency-balancing）、確率分布の合成から局所的（location-scale）表現を生成する、Saliency-balancing Location-scale Augmentation(SLAug)を提案。SGDタスクでSOTAより大幅に優位。
詳細な論文要約はこちら
[https://zenn.dev/take0212/articles/ecb4691df1185e](https://zenn.dev/take0212/articles/ecb4691df1185e)
※2022/12/25作成

![fig2.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/fdfa6518-8a9e-b604-3ab9-911e24083449.png)

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#### Unsupervised Model Adaptation for Source-free Segmentation of Medical Images
教師なしドメイン適応（Unsupervised Domain Adaptation、UDA）において、特徴量空間を一致させることにより、ソースドメインにアクセスせずに、ターゲットドメインに汎化する方法を提案。ソースドメインにアクセスする既存のUDAと同等の性能を達成。
詳細な論文要約はこちら
[https://zenn.dev/take0212/articles/93468e3179e7a2](https://zenn.dev/take0212/articles/93468e3179e7a2)
※2022/11/24作成

![fig1.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/0977c750-96ad-5c1f-b9fd-dfa7cf41bfb2.png)

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#### UNesT: Local Spatial Representation Learning with Hierarchical Transformer for Efficient Medical Segmentation

パッチシーケンスを階層的に集約することで、Transformerを用いながら、局所空間表現を学習する3D医療領域分割　UNesTを提案。複数の臓器でSOTA。
詳細な論文要約はこちら
[https://zenn.dev/take0212/articles/f42f485784585c](https://zenn.dev/take0212/articles/f42f485784585c)
※2022/11/16作成

![fig1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/21354509-d4b3-28a7-2305-86018b048cc7.png)

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#### IMPaSh: A Novel Domain-shift Resistant Representation for Colorectal Cancer Tissue Classification

PatchShufflingと名付けた新しいaugmentationと、IMPaShと名付けた自己教師あり対照学習を用いた事前学習を提案。domain-shiftにロバストな表現を学習。従来のドメイン適用や自己教師あり学習以上の精度を達成。
詳細な論文要約はこちら
[https://zenn.dev/take0212/articles/78c5706cb7d6a4](https://zenn.dev/take0212/articles/78c5706cb7d6a4)
※2022/10/24作成

![fig1.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/78c6ca06-ab5a-b58c-17a9-8f75146383fa.png)

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#### Consecutive Knowledge Meta-Adaptation Learning for Unsupervised Medical Diagnosis
教師なしドメイン適応、Unsupervised Domain Adaptation(UDA)において、複数ターゲット病変ドメインへの適用、および、ソース病変ドメインの壊滅的忘却を軽減する、メタ適応フレームワーク、Consecutive lesion Adaptive Meta-Learning（CLKM）を提案。
詳細な論文要約はこちら
[https://zenn.dev/take0212/articles/e242b2e73f3fdb](https://zenn.dev/take0212/articles/e242b2e73f3fdb)
※2022/10/9作成

![fig2.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/513d1132-1150-cb1d-3f3d-9c27ac7fc0ac.png)

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#### Online pseudo labeling for polyp segmentation with momentum networks
teacher networkの出力を疑似ラベルとして用いる半教師学習において、momentum networkを用いて疑似ラベルの精度を向上する方法を提案
詳細な論文要約はこちら
[https://zenn.dev/take0212/articles/8606f8a4eb2741](https://zenn.dev/take0212/articles/8606f8a4eb2741)
※2022/10/6作成

![fig1.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/c987bb3f-459f-23ce-625d-0f0c490bf7d8.png)

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#### Q-Net: Query-Informed Few-Shot Medical Image Segmentation
メタ学習における分布シフト対策。異常検知のADNetを改良し、クエリに基づいてプロトタイプを修正するように改良。MR画像でSOTA。
詳細な論文要約はこちら
[https://zenn.dev/take0212/articles/15a7f9fc2e2c42](https://zenn.dev/take0212/articles/15a7f9fc2e2c42)
※2022/9/20作成

![fig1.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/d5eeca68-8708-962b-083c-b2f2c661a386.png)

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#### HealthyGAN: Learning from Unannotated Medical Images to Detect Anomalies Associated with Human Disease
画像生成ネットワーク（GAN）を用いた異常検知において、正常画像だけでなく、正常／異常不明の画像も合わせて学習（HealthyGAN）。精度向上。
詳細な論文要約はこちら
[https://zenn.dev/take0212/articles/54add92ed1eb91](https://zenn.dev/take0212/articles/54add92ed1eb91)
※2022/9/16作成

![fig1.PNG](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/493607/427a3307-3635-57de-d4e3-99f4649c24b3.png)