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インサイト - 生物医学画像処理
深層学習を用いた生物医学画像処理タスクの性能、信頼性、および速度を向上させる特徴模倣ネットワーク
特徴模倣ネットワーク(FINs)は、閉形式の統計的特徴を近似するように事前に訓練されたニューラルネットワークであり、他のネットワークに組み込むことで、生物医学画像処理タスクの性能を向上させることができる。
生物医学画像の任意のタスクに対する高速で柔軟なインタラクティブセグメンテーション
ScribblePromptは、バウンディングボックス、クリック、スクリブルを使用して、訓練時に見られなかった新しいタスクに対しても高精度なセグメンテーションを迅速に行うことができる。
生物医学画像分類のための注意メカニズムの活用
注意メカニズムを活用することで、従来のCNNの限界を克服し、生物医学画像の分類性能を向上させることができる。
細胞顕微鏡動画の生成と注釈付けのためのノイズ除去型拡散モデルと流れ場の活用
ノイズ除去型拡散モデルと流れ場予測モデルを組み合わせることで、実際の細胞顕微鏡動画から学習し、注釈付きの合成動画を生成できる。これにより、深層学習ベースの細胞分割・追跡手法の性能を向上させることができる。
