コンピュータ断層撮影における肺病変の自動セグメンテーションは、Covid-19パンデミック時の臨床医の負担を軽減する可能性があります。しかし、予測深層学習モデルは、分布外（OOD）データで黙って失敗す

arxiv_reader のブックマーク 2021/07/14 11:30

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4705436271040624098/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2107.05975v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2107.05975v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2107.05975v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">事前にトレーニングされたnnU-NetモデルがCovid-19肺病変のセグメンテーションでサイレントに失敗した場合の検出</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/OOD">OOD</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/COVID-19">COVID-19</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pre-training">pre-training</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/%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/dataset">dataset</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">コンピュータ断層撮影における肺病変の自動セグメンテーションは、Covid-19パンデミック時の臨床医の負担を軽減する可能性があります。しかし、予測深層学習モデルは、分布外（OOD）データで黙って失敗す</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210714#bookmark-4705436271040624098"><span class="datetime-body">2021/07/14 11:30</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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