深層人工ニューラルネットワーク（DNN）は、分類、セグメンテーション、および検出の課題に成功したため、医療画像分析の最前線に移動しました。ニューロイメージ分析におけるDNNの大規模な展開における主な課

arxiv_reader のブックマーク 2022/03/14 11:49

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4716708574094327394/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.06060v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2203.06060v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2203.06060v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ROOD-MRI：深層学習セグメンテーションモデルのMRIでの分布外および破損したデータに対する堅牢性のベンチマーク</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/augmentation">augmentation</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/arXiv">arXiv</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/OOD">OOD</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22computer%20vision%22">computer vision</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">深層人工ニューラルネットワーク（DNN）は、分類、セグメンテーション、および検出の課題に成功したため、医療画像分析の最前線に移動しました。ニューロイメージ分析におけるDNNの大規模な展開における主な課</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220314#bookmark-4716708574094327394"><span class="datetime-body">2022/03/14 11:49</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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