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J-GLOBAL ID：202402263228427528   整理番号：24A2641139

腹部CT画像からの複数臓器抽出におけるCutMixの有用性の検討

Study on Effectiveness of CutMix on Multi-organ Segmentation from 3D Abdominal CT Images

著者 (13件)： 中山晃平 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  大野真奈 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  SHEN Chen (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  小田昌宏 (名古屋大) ,  小田昌宏 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  林雄一郎 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  三澤一成 (愛知県がんセ) ,  GLOCKER Ben (Imperial Coll. London) ,  RUECKERT Daniel (Imperial Coll. London) ,  RUECKERT Daniel (Tecnical Univ. Munich) ,  森健策 (名古屋大 大学院情報学研究科) ,  森健策 (情報学研 医療ビッグデータ研究セ) ,  森健策 (名古屋大 情報基盤セ)
資料名： 日本医用画像工学会大会予稿集(CD-ROM)  (日本医用画像工学会大会抄録集(CD-ROM))
巻： 42nd  ページ： 155-156  発行年： 2023年 
JST資料番号： L4846A  ISSN： 0288-450X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,深層学習を用いた腹部CT画像からの複数臓器抽出にお...

シソーラス用語： *腹部CT ,...
準シソーラス用語： *CT画像 ,...

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著者キーワード (4件)： 深層学習 ,  データ拡張 ,  多臓器セグメンテーション ,  腹部臓器

分類 (2件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 腹部CT ,  臓器 ,  有用性