Resource-Efficient High-Resolution 3D MRI Segmentation Using Self-Supervised Super-Resolution: REHRSeg
REHRSeg is a novel framework that achieves high-resolution 3D MRI segmentation using only low-resolution images and annotations by leveraging self-supervised super-resolution for pseudo supervision and knowledge distillation.
リソース効率の高い3D MRIセグメンテーションを実現する自己教師あり超解像の活用：REHRSeg
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。
REHRSeg：利用自我監督超解析度實現資源高效的 3D MRI 分割
REHRSeg 是一種新穎的 3D MRI 分割框架，它僅使用低解析度 (LR) 影像和標註進行訓練，即可實現高效能的高解析度 (HR) 分割，解決了傳統方法依賴資源密集型 HR 數據的局限性。
TotalVibeSegmentator: A Deep Learning Model for Detailed Torso Segmentation in VIBE MRI Images from the NAKO and UK Biobank Studies
This research introduces TotalVibeSegmentator, a novel deep learning model designed for the detailed segmentation of 71 anatomical structures in full-torso VIBE MRI images, specifically targeting large epidemiological datasets like the NAKO and UK Biobank.
TotalVibeSegmentator：NAKOおよびUKバイオバンクにおける体積補間息止め検査体画像のための完全胴体セグメンテーション
本稿では、NAKOおよびUKバイオバンクの大規模疫学データセット、特にVIBE画像における71の異なるセグメンテーションクラスを持つ、ディープラーニングベースの胴体セグメンテーションモデル「TotalVibeSegmentator」を紹介する。
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