- Masked Autoencoders（MAE）は医用画像解析で注目されているが、微小血管・付属器官・早期腫瘍などの非顕著構造では特徴空間の次元崩壊により特徴多様性が低下し識別が困難であるため、非顕著対象のセグメンテーションにおける特徴多様性学習を目的にMulti-Granularity Masked Autoencoder（MG-MAE）を提案する。
非顕著構造セグメンテーションに対する多粒度MAE（MG-MAE）によるDSC向上
AIによる要点抽出
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