顕微鏡に物体検出器YOLO-v4を適応。デジタル病理画像の自動セグメンテーションとピクセル解析を行い診断分類。ヒト腎臓画像における糸球体の検出で高い精度を達成。

Seamless のブックマーク 2023/08/07 08:58

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4740406137426702223/comment/Seamless" data-user-id="Seamless" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.itmedia.co.jp/news/articles/2308/04/news071.html" data-original-href="https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2308/04/news071.html" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fwww.itmedia.co.jp%2Fnews%2Farticles%2F2308%2F04%2Fnews071.html" data-user-icon="/users/Seamless/profile.png">顕微鏡画像向け、リアルタイム物体検出AIシステム　病理画像の自動解析に活用</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8E%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%83%BC">テクノロジー</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E8%AB%96%E6%96%87">論文</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">顕微鏡に物体検出器YOLO-v4を適応。デジタル病理画像の自動セグメンテーションとピクセル解析を行い診断分類。ヒト腎臓画像における糸球体の検出で高い精度を達成。</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/Seamless/20230807#bookmark-4740406137426702223"><span class="datetime-body">2023/08/07 08:58</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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