放射線治療のための様々な脳病変の深層学習ベースセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Wu Siang-Ruei; Chang Hao-Yun; Su Florence T; Liao Heng-Chun; Tseng Wanju; Liao Chun-Chih; Lai Feipei; Hsu Feng-Ming; Xiao Furen

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209044567211 整理番号：22P0174216

放射線治療のための様々な脳病変の深層学習ベースセグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning Based Segmentation of Various Brain Lesions for Radiosurgery

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発行年： 2020年07月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年07月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

深層学習モデルによる医用画像の意味論的セグメンテーションは急速に開発されている。本研究では,著者らの臨床定位無線手術データセットに関する最先端の深層学習セグメンテーションアルゴリズムをベンチマークし,かなり実用的なシナリオにおけるこれらのアルゴリズムの強みと弱点を実証した。特に,それらのサンプリング法,モデルアーキテクチャ,損失関数の選択に関してモデル性能を比較し,それらの適用のための適切な設定を特定し,可能な改善に光を当てた。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , 医用画像処理

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