医療画像セグメンテーションタスクでのニューラルネットワークの成功は、通常、モデルトレーニング用の大きなラベル付きデータセットに依存しています。ただし、大規模な医用画像セットを取得して手動でラベル付けす

arxiv_reader のブックマーク 2021/08/10 11:58

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4706689585552754946/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.03429v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.03429v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2108.03429v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">現実的な敵対的データ拡張によるMR画像セグメンテーションの強化</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/semi-supervised">semi-supervised</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/augmentation">augmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/adversarial">adversarial</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/generative">generative</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/MRI">MRI</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">医療画像セグメンテーションタスクでのニューラルネットワークの成功は、通常、モデルトレーニング用の大きなラベル付きデータセットに依存しています。ただし、大規模な医用画像セットを取得して手動でラベル付けす</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210810#bookmark-4706689585552754946"><span class="datetime-body">2021/08/10 11:58</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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