骨塩密度（BMD）の推定や左心室駆出率（LVEF）の予測など、医療アプリケーションの画像回帰タスクは、コンピューター支援疾患の評価において重要な役割を果たします。ほとんどの深回帰法は、MSEやL1損失

arxiv_reader のブックマーク 2021/12/23 12:37

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4712952893434088258/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2112.11700v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2112.11700v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2112.11700v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">コンピュータ支援疾患評価における画像回帰の適応コントラスト</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/video">video</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/estimation">estimation</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22loss%20function%22">loss function</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22contrastive%20learning%22">contrastive learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/representation">representation</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">骨塩密度（BMD）の推定や左心室駆出率（LVEF）の予測など、医療アプリケーションの画像回帰タスクは、コンピューター支援疾患の評価において重要な役割を果たします。ほとんどの深回帰法は、MSEやL1損失</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211223#bookmark-4712952893434088258"><span class="datetime-body">2021/12/23 12:37</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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