ディープニューラルネットワークは、いくつかのモダリティにおける多くの解剖学的構造の二値医療画像セグメンテーション (DMIS) に広く適用され、有望なパフォーマンスを達成しています。しかし、既存の

arxiv_reader のブックマーク 2023/06/07 11:44

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4737581976550831269/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.03497v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2306.03497v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2306.03497v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">二値医療画像セグメンテーションのための有益な機能強化</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/identification">identification</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/segmentation">segmentation</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 ニューラル ネットワークは、いくつかのモダリティにおける多くの解剖学的構造の二値医療画像セグメンテーション (DMIS) に広く適用され、有望なパフォーマンスを達成しています。しかし、既存の</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230607#bookmark-4737581976550831269"><span class="datetime-body">2023/06/07 11:44</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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