- 既存の放射線学的分類は頭蓋内病変負荷を不完全に記述し手動評価に依存するため，本研究では深層学習ベースのBLAST-CTをCENTER-TBIの追加訓練データで最適化し，PROTEST無作為化試験の独立画像データセットで外部検証した。
外傷性脳損傷のCT多分類病変セグメンテーション（BLAST‑CT 2.0）最適化と多施設外部検証
AIによる要点抽出
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