المفاهيم الأساسية
REHRSegは、高解像度(HR)の注釈付きデータを使用せずに学習できる、リソース効率の高い3D HRセグメンテーションフレームワークであり、自己教師あり超解像技術を活用してセグメンテーションモデルの性能を向上させる。
Song, Z., Zhao, Y., Li, X., Fei, M., Zhao, X., Liu, M., Chen, C., Yeh, C.-H., Wang, Q., Zheng, G., Ai, S., & Zhang, L. (2024). REHRSeg: Unleashing the Power of Self-Supervised Super-Resolution for Resource-Efficient 3D MRI Segmentation. arXiv, 2410.10097v1. https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.10097
本研究では、高解像度(HR)の注釈付きデータを使用せずに、低解像度(LR)のMRI画像から高精度なHRセグメンテーションを実現する、リソース効率の高いフレームワークであるREHRSegを提案する。