- 多コントラスト磁気共鳴（MR）画像を用いた多発性硬化症（MS）病変の自動セグメンテーションは深層学習で高性能を示すが、単一ソースの限られた学習データではドメイン内精度とドメイン外汎化を同時に達成できない問題があるため、本研究はこれを解決する手法を提案する。
多発性硬化症病変セグメンテーションにおけるUNISELFの域内高精度と域外一般化
AIによる要点抽出
ClinPeerは、医学用語の正確性を含め、翻訳・要点抽出の精度の継続的な向上に努めています。 翻訳・要点抽出の精度にお気づきの点があれば、お問い合わせよりご連絡ください。 なおClinPeerでは、翻訳・要点抽出の正確性等の保証は致しかねますので、詳細については必ず原文をご確認ください。