はじめに
先日、Kaggle での RSNA2025 のコンペが終了しました。自分も参加してたのですがまとまらずサブもせずに終わってしまいました。動脈瘤自体は血管にありますが、小さく RoI のクロップによる解像度の確保がキーポイントだったと思います。
そこで、セグメンテーションによる血管領域の RoI クロップを試みていましたが、timm を使った 2.5D モデルで組んだ UNet では思いの外精度が伸びず泥沼にハマりました。
共有されてるソリューションなどを見ると、MONAI や nnUNet といった医療画像での事前学習済みモデル、特に脳の血管セグメンテーションで学習されたモ…
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