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insight - 脳腫瘍セグメンテーション
脳腫瘍セグメンテーションの弱教師付き生成と評価のための生成的対立ネットワーク
弱教師付きアプローチを使用して、2D MR画像で異常を効果的にセグメント化する方法を提案します。
脳腫瘍セグメンテーションに基づく深層学習、注意機構、およびエネルギーベースの不確実性予測
MRIモダリティの前処理と注意機構を活用した脳腫瘍セグメンテーションの効果的な手法を提案する。
脳腫瘍セグメンテーションネットワークの構築とユーザー支援フィルター推定および選択
深層学習を使用した脳腫瘍画像セグメンテーションにおいて、FLIMとMS-FLIMの比較により、効果的なフィルター選択手法を提案。
脳腫瘍セグメンテーションのための画像強調手法の比較分析
本研究は、ヒストグラム均等化(HE)、コントラスト制限付き適応ヒストグラム均等化(CLAHE)、およびそれらの組み合わせが、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの脳腫瘍セグメンテーションに及ぼす影響を系統的に調査している。
再拡散ネットワーク：腫瘍セグメンテーションにおける差異のモデル化
再拡散モデルを使用して、基準U-Netの出力と真の分割マスクの差異をモデル化することで、腫瘍境界の予測精度を向上させる。
多様な集団におけるConvolutional Neural Networksを用いた脳腫瘍セグメンテーションの向上
多様な集団(成人、小児、サブサハラアフリカ)の脳MRIデータを用いて、Convolutional Neural Networksを活用して脳腫瘍のセグメンテーションを高精度化する。
セグメントエニシングモデルを用いた脳腫瘍セグメンテーション
セグメントエニシングモデル(SAM)は、様々なプロンプト戦略を用いて脳腫瘍の高精度なセグメンテーションを実現できる。
脳腫瘍セグメンテーションのための浅層エンコーダ・デコーダネットワーク：SEDNet
SEDNetは、計算コストを最小限に抑えつつ、脳腫瘍セグメンテーションの精度を向上させる浅層のエンコーダ・デコーダネットワークである。
多スケールエンコーダーとオムニ次元ダイナミック畳み込み強化によるBrain Tumor SegmentationのためのnnU-Netの改善
本研究では、nnU-Netアーキテクチャを改良し、オムニ次元ダイナミック畳み込み層を導入することで、特徴表現を向上させ、さらにマルチスケールの注意機構を提案することで、脳腫瘍セグメンテーションの精度を大幅に改善した。
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