WaveFuse-ALは、医療画像のアノテーションコストを削減するための新しいアクティブラーニングのフレームワークです。従来の取得戦略は、アクティブラーニングのサイクルの異なる段階で不一致な挙動を示すことがあるため、WaveFuse-ALは複数の確立された戦略（BALD、BADGE、エントロピー、CoreSet）を適応的に融合させます。周期的（正弦波状）の時間的先行情報を活用しながら、パフォーマンスに基づいた適応を行い、戦略の重要性を動的に調整します。実験では、APTOS-2019、RSNA肺炎検出、ISIC-2018の3つの医療画像ベンチマークにおいて、WaveFuse-ALが単一戦略や交互戦略のベースラインを上回り、限られたアノテーション予算のもとで統計的に有意な性能向上を達成したことが示されています。