十分に注釈が付けられた医療データセットにより、ディープニューラルネットワーク (DNN) は病変関連の特徴を抽出する強力な力を得ることができます。このような大規模で適切に設計された医療データセット

arxiv_reader のブックマーク 2022/12/09 12:39

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4729234331725579652/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2212.04097v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2212.04097v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2212.04097v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">超音波コントラスト学習のための意味的に一貫したサンプルペアの生成と重み付け</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><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/%22contrastive%20learning%22">contrastive learning</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/DNN">DNN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/pre-training">pre-training</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/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/self-supervised">self-supervised</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">十分に注釈が付けられた医療データセットにより、ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) は病変関連の特徴を抽出する強力な力を得ることができます。このような大規模で適切に設計された医療データセット</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20221209#bookmark-4729234331725579652"><span class="datetime-body">2022/12/09 12:39</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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