ディープラーニングは、事前の知識を必要とせずに高レベルの特徴を抽出できるため、近年、医療画像のセグメンテーションにブレークスルーをもたらしました。この文脈において、U-Net は最先端の医用画像セグ

arxiv_reader のブックマーク 2022/10/31 10:00

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4727420150329044739/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2210.13668v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2210.13668v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2210.13668v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ConnectedUNets++: マンモグラフィ画像全体からのマス 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/learning">learning</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/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/residual">residual</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">ディープ ラーニングは、事前の知識を必要とせずに高レベルの特徴を抽出できるため、近年、医療画像のセグメンテーションにブレークスルーをもたらしました。この文脈において、U-Net は最先端の医用画像セグ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20221031#bookmark-4727420150329044739"><span class="datetime-body">2022/10/31 10:00</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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