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insikt - 乳がん検出
乳がん検出のための不完全アノテーションを持つ大規模スクリーニングマンモグラムデータセットの分析
本研究では、乳がん検出のための大規模スクリーニングマンモグラムデータセットを活用する新しい手法を提案する。このデータセットには、一部の画像が完全にアノテーションされ、他の一部が弱教師付きのアノテーションしか持っていない不完全なアノテーションが含まれている。提案手法は、この不完全なアノテーションを効果的に活用し、最先端の乳がん検出精度を達成する。
乳がん検出のための深層畳み込みニューラルネットワーク、転移学習、アンサンブルモデルに関する研究
深層畳み込みニューラルネットワーク、転移学習、アンサンブルモデルを組み合わせることで、乳がん検出の精度を向上させることができる。
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