正確で効果的な医療介入には、正確な医用画像セグメンテーションが不可欠です。ただし、医療画像セグメンテーションにおける畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の成功にもかかわらず、画像スケールの微

arxiv_reader のブックマーク 2023/11/14 12:30

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4745005156246975695/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.02725v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2304.02725v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2304.02725v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">FMG-Net および W-Net: 医用画像セグメンテーションのためのマルチグリッドにインスパイアされたディープラーニング アーキテクチャ</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/face">face</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/arXiv">arXiv</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/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/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/segmentation">segmentation</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">正確で効果的な医療介入には、正確な医用画像セグメンテーションが不可欠です。ただし、医療画像セグメンテーションにおける畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) の成功にもかかわらず、画像スケールの微</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20231114#bookmark-4745005156246975695"><span class="datetime-body">2023/11/14 12:30</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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