3D光学画像とDXAの対応づけに深層学習とガウス過程回帰を組み合わせることで、従来の線形モデルより推定誤差を最大20％低減し、再現性（精度）も約30％向上した研究である。

本論文は、全身3D光学画像スキャンから体脂肪などの身体組成を推定する新たな手法を提示した。まず3Dスキャンを統一的なメッシュ（6890点）に変換し、深層学習による3次元グラフ畳み込みオートエンコ...