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インサイト - 脳卒中病変のセグメンテーション
脳卒中病変の深層学習モデルによる自動セグメンテーション: 比較研究
深層学習モデルを用いて脳卒中病変のセグメンテーションを行い、従来のモデルを超える性能を示した。特に、単純なU-NetベースのモデルであるnnU-Netが最も優れた結果を示した。
脳卒中病変の高精度セグメンテーションを実現するTransformerベースのアーキテクチャ
Transformerベースのアーキテクチャは、従来のCNNベースのモデルと比較して、脳卒中病変のセグメンテーションにおいて優れた性能を発揮する。これは、Transformerが長距離の依存関係を効果的にモデル化できるため、脳卒中病変の複雑な空間的特徴を捉えることができるためである。
