目的：画像分類は、AIの画像化におけるおそらく最も基本的なタスクです。ただし、画像のラベル付けは時間と手間がかかります。最近、強化学習（RL）がMRI脳画像の2Dスライスを高精度で分類できることを実証

arxiv_reader のブックマーク 2021/06/21 11:22

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4704369135422637218/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.09812v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2106.09812v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2106.09812v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">臨床レポートからの自動ラベル抽出による深層強化学習は、3DMRI脳ボリュームを正確に分類します</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22reinforcement%20learning%22">reinforcement learning</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/MRI">MRI</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/convolutional">convolutional</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">目的：画像分類は、AIの画像化におけるおそらく最も基本的なタスクです。ただし、画像のラベル付けは時間と手間がかかります。最近、強化学習（RL）がMRI脳画像の2Dスライスを高精度で分類できることを実証</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210621#bookmark-4704369135422637218"><span class="datetime-body">2021/06/21 11:22</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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