近年、医用画像における機械学習の研究環境は、教師ありから半、弱、または教師なしの方法へと劇的に変化しました。これは主に、グラウンドトゥルースラベルを手動で取得するのに時間と費用がかかるという事実による

arxiv_reader のブックマーク 2021/10/04 11:33

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4709239969532538754/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.00109v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.00109v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2110.00109v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">DeepMCAT：医用画像分類のための大規模ディープクラスタリング</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/bias">bias</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/MRI">MRI</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/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/unsupervised">unsupervised</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/arXiv">arXiv</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">近年、医用画像における機械学習の研究環境は、教師ありから半、弱、または教師なしの方法へと劇的に変化しました。これは主に、グラウンドトゥルースラベルを手動で取得するのに時間と費用がかかるという事実による</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211004#bookmark-4709239969532538754"><span class="datetime-body">2021/10/04 11:33</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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