人間の脳の多くの臨床および調査研究では、正確な構造 MRI セグメンテーションが必要です。従来のアトラスベースの方法は、どの取得サイトのボリュームにも適用できますが、最近のディープラーニングアル

arxiv_reader のブックマーク 2022/11/07 12:27

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4727749603477768931/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2211.02400v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2211.02400v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2211.02400v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">マルチサイト データでトレーニングされた漸進的な詳細レベルのネットワークを使用して、脳の MRI セグメンテーションにおけるスキャナー効果と戦う</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/MRI">MRI</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/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</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/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/human">human</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">人間の脳の多くの臨床および調査研究では、正確な構造 MRI セグメンテーションが必要です。従来のアトラス ベースの方法は、どの取得サイトのボリュームにも適用できますが、最近のディープ ラーニング アル</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20221107#bookmark-4727749603477768931"><span class="datetime-body">2022/11/07 12:27</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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