- この研究は、CT画像の分割において曖昧な境界を持つ臓器や組織に対して、有効な分割を行うための不確実性推定フレームワークを提案するものである。特に、ラベルの品質に応じてサンプルを層別化し、各段階で信頼性の高い情報を優先する手法を開発している。
不確実性推定とノイズのあるラベルを用いたぼやけた境界におけるCT画像セグメンテーションの改善
AIによる要点抽出
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