ディープラーニングは、低品質の医用画像のノイズ除去タスクと病変の検出タスクでそれぞれ顕著なパフォーマンスを達成しました。ただし、既存の低品質の医用画像のノイズ除去アプローチは、病変の検出タスクから切り

arxiv_reader のブックマーク 2021/04/20 12:02

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4701494502092469186/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2104.08845v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2104.08845v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2104.08845v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">病変に触発されたノイズ除去ネットワーク：医用画像のノイズ除去と病変検出の接続</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/denoising">denoising</a>]</li><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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</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/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">ディープラーニングは、低品質の医用画像のノイズ除去タスクと病変の検出タスクでそれぞれ顕著なパフォーマンスを達成しました。ただし、既存の低品質の医用画像のノイズ除去アプローチは、病変の検出タスクから切り</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210420#bookmark-4701494502092469186"><span class="datetime-body">2021/04/20 12:02</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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