この論文では、正確な肝腫瘍セグメンテーションのための多相特徴をモデル化するための相注意残差ネットワーク（PA-ResSeg）を提案します。ここでは、動脈（ART）相の画像をさらに活用するために相注意（

arxiv_reader のブックマーク 2021/03/03 12:35

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4699269046070550946/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.00274v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2103.00274v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2103.00274v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">PA-ResSeg：多相CT画像からの肝腫瘍セグメンテーションのための位相注意残余ネットワーク</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/attention">attention</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/segmentation">segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CT">CT</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/residual">residual</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この論文では、正確な肝腫瘍セグメンテーションのための多相特徴をモデル化するための相注意残差ネットワーク（PA-ResSeg）を提案します。ここでは、動脈（ART）相の画像をさらに活用するために相注意（</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210303#bookmark-4699269046070550946"><span class="datetime-body">2021/03/03 12:35</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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