医用画像のセグメンテーションは、自動化された臨床意思決定支援システムの基本的なステップです。ただし、教師あり深層学習に基づく既存の医療画像セグメンテーション方法は、ラベル付けされた大量のトレーニングデ

arxiv_reader のブックマーク 2021/07/13 12:02

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4705390907034032418/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2107.04934v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2107.04934v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2107.04934v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">医療画像セグメンテーションのための空間ガイド付き自己監視クラスタリングネットワーク</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/clustering">clustering</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/%22loss%20function%22">loss function</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/self-supervised">self-supervised</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/segmentation">segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">医用画像のセグメンテーションは、自動化された臨床意思決定支援システムの基本的なステップです。ただし、教師あり深層学習に基づく既存の医療画像セグメンテーション方法は、ラベル付けされた大量のトレーニングデ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210713#bookmark-4705390907034032418"><span class="datetime-body">2021/07/13 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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