過去10年間で、畳み込みニューラルネットワーク（ConvNets）が医療画像分析の分野を支配してきました。ただし、ConvNetのパフォーマンスは、画像内のボクセル間の長距離空間関係をモデル化できない

arxiv_reader のブックマーク 2021/11/23 12:42

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4711561483813682818/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.10480v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.10480v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2111.10480v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">TransMorph：教師なし医療画像レジストレーション用のトランスフォーマー</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</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/transformer">transformer</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/unsupervised">unsupervised</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/Bayesian">Bayesian</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">過去10年間で、畳み込みニューラルネットワーク（ConvNets）が医療画像分析の分野を支配してきました。ただし、ConvNetのパフォーマンスは、画像内のボクセル間の長距離空間関係をモデル化できない</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211123#bookmark-4711561483813682818"><span class="datetime-body">2021/11/23 12:42</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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