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文献
J-GLOBAL ID：202202222297084254
整理番号：22A0747094
PET/CTイメージングによる肺癌病変セグメンテーションのための少数ショットU-Net深層学習モデル【JST・京大機械翻訳】
A few-shot U-Net deep learning model for lung cancer lesion segmentation via PET/CT imaging
Protonotarios Nicholas E
(Department of Applied Mathematics & Theoretical Physics, University of Cambridge, United Kingdom)
,
Katsamenis Iason
(School of Rural & Surveying Engineering, National Technical University of Athens, Greece)
,
Sykiotis Stavros
(School of Rural & Surveying Engineering, National Technical University of Athens, Greece)
,
Dikaios Nikolaos
(Mathematics Research Center, Academy of Athens, Greece)
,
Kastis George A
(Mathematics Research Center, Academy of Athens, Greece)
,
Chatziioannou Sofia N
(PET/CT Department, Biomedical Research Foundation Academy of Athens, Greece)
,
Metaxas Marinos
(PET/CT Department, Biomedical Research Foundation Academy of Athens, Greece)
,
Doulamis Nikolaos
(School of Rural & Surveying Engineering, National Technical University of Athens, Greece)
,
Doulamis Anastasios
(School of Rural & Surveying Engineering, National Technical University of Athens, Greece)
資料名：
Biomedical Physics & Engineering Express
(Biomedical Physics & Engineering Express)
巻： 8 号： 2 ページ： 025019 (12pp) 発行年： 2022年
JST資料番号： W5552A ISSN： 2057-1976 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： イギリス (GBR) 言語： 英語 (EN)
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