医用画像、特にボリューム画像は高解像度であり、多くの場合、標準のデスクトップGPUの容量を超えています。その結果、ほとんどの深層学習ベースの医療画像分析タスクでは、入力画像をニューラルネットワークに供

arxiv_reader のブックマーク 2021/08/12 12:04

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4706782531370701474/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.05269v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2108.05269v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2108.05269v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">滑らかな多様体三角測量のためのバイナリセグメンテーションマスクでボクセルを再配置することを学ぶ</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/representation">representation</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/synthesis">synthesis</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/reconstruction">reconstruction</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/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/manifold">manifold</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">医用画像、特にボリューム画像は高解像度であり、多くの場合、標準のデスクトップGPUの容量を超えています。その結果、ほとんどの深層学習ベースの医療画像分析タスクでは、入力画像をニューラルネットワークに供</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210812#bookmark-4706782531370701474"><span class="datetime-body">2021/08/12 12:04</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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