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통찰 - 의료 이미지 분석
현실과 합성 데이터를 연결하여 눈 안저 이미지에 대한 강력한 딥러닝 구축
합성 데이터와 실제 데이터를 통합하여 나이관련 황반변성 검출 성능을 높이고 일반화 능력을 향상시킴
nnMamba: 3D Biomedical Image Segmentation, Classification, and Landmark Detection with State Space Model
nnMamba는 3D 의료 이미지 분할, 분류 및 랜드마크 감지를 위한 새로운 아키텍처로, CNN의 지역 표현 능력과 SSM의 효율적인 전역 컨텍스트 처리를 결합하여 우수한 성능을 제공합니다.
의료 이미지와 보고서의 공동 학습을 통한 프로토타입 표현 학습
의료 이미지와 보고서 간의 전역 및 지역 정렬을 통합하는 프로토타입 표현 학습 프레임워크를 제안합니다.
의료 진단을 위한 설명 가능한 트랜스포머 프로토타입
의료 진단에서 설명 가능성의 중요성과 혁신적인 자기 주의 메커니즘을 강조
인도인 코호트 연구를 통한 헤마톡실린과 에오신 전체 슬라이드 이미지를 활용한 글리오마 진단을 위한 다중 인스턴스 학습
뇌 종양의 정확한 분류, 하위 분류 및 등급에 대한 효과적인 관리는 다양한 특징 추출기와 집계기를 통한 엄격한 다중 인스턴스 학습 실험 결과를 통해 확립된 새로운 성능 기준을 제시합니다.
의료 이미지 표현 학습을 향상시키는 합성 특권 정보
합성 특권 정보는 표현 학습을 향상시키고 다양한 의료 이미지 작업에 유용하다.
망막 OCT 합성 및 레이어 분할을 위한 노이즈 제거 확률 모델
DDPM을 활용한 망막 OCT 이미지 합성 및 레이어 분할의 유망성
의료 이미지 분석을 위한 AI의 도메인 적응, 설명 가능성 및 공정성
의료 이미지 분석을 위한 AI의 도메인 적응, 설명 가능성 및 공정성에 대한 중요성과 관련된 내용을 다루고 있습니다.
X-ray 이미지에서 랜드마크 감지를 위한 전이 학습에서 도메인 데이터의 이점은 무엇입니까?
이 논문은 X-ray 이미지에서 랜드마크 감지를 위한 전이 학습에서 도메인 데이터의 이점을 분석하고, ImageNet 외부 도메인 사전 훈련에 대한 결과를 제시합니다.
