人間の心臓の磁気共鳴データセットの自動セグメンテーションは、近年着実に改善されています。ただし、これらの方法は、データセットが限られており、画像の解像度が低いため、前臨床のコンテキストでは直接適用でき

arxiv_reader のブックマーク 2021/09/10 11:28

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4708126564171868386/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.04188v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2109.04188v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2109.04188v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ディープラーニングフレームワークを活用したラット心臓MRIの完全自動セグメンテーションに向けて</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/learning">learning</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/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/U-Net">U-Net</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/human">human</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/estimation">estimation</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">人間の心臓の磁気共鳴データセットの自動セグメンテーションは、近年着実に改善されています。ただし、これらの方法は、データセットが限られており、画像の解像度が低いため、前臨床のコンテキストでは直接適用でき</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210910#bookmark-4708126564171868386"><span class="datetime-body">2021/09/10 11:28</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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