頭蓋内動脈瘤は今日一般的であり、それらをインテリジェントに検出する方法は、デジタルヘルスにおいて非常に重要です。ほとんどの既存の深層学習研究は、教師ありの方法で医用画像に焦点を当てていましたが、3D点

arxiv_reader のブックマーク 2022/01/10 12:20

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4713787278244896386/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.02198v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.02198v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2201.02198v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">教師なしデュアルブランチ学習による3D頭蓋内動脈瘤の分類とセグメンテーション</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/3D">3D</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/segmentation">segmentation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</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/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22point%20cloud%22">point cloud</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pre-training">pre-training</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">頭蓋内動脈瘤は今日一般的であり、それらをインテリジェントに検出する方法は、デジタルヘルスにおいて非常に重要です。ほとんどの既存の深層学習研究は、教師ありの方法で医用画像に焦点を当てていましたが、3D点</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220110#bookmark-4713787278244896386"><span class="datetime-body">2022/01/10 12:20</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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