臨床ルーチン中の医用画像における機械学習は、スキャナープロトコル、ハードウェア、またはポリシーの変更によって損なわれ、取得設定のセットが不均一になります。初期の静的トレーニングセットで深層学習モデルを

arxiv_reader のブックマーク 2022/03/16 11:48

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4716801335237554370/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.13069v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2111.13069v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2111.13069v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">限られたラベリングリソースと変化する取得特性のための疑似ドメインを使用した継続的なアクティブラーニング</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/domain">domain</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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</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/detection">detection</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/learning">learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">臨床ルーチン中の医用画像における機械学習は、スキャナープロトコル、ハードウェア、またはポリシーの変更によって損なわれ、取得設定のセットが不均一になります。初期の静的トレーニングセットで深層学習モデルを</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220316#bookmark-4716801335237554370"><span class="datetime-body">2022/03/16 11:48</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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