- ストロボスコピー画像、音声、臨床人口統計学データを用いて正常声帯（HVF）、片側声帯麻痺（UVFP）、良性および悪性を含む声帯病変の3状態を識別するマルチモーダル深層学習分類器を開発・検証することを目的とした。
声帯病変分類のマルチモーダル深層学習（ストロボ・音声・臨床人口統計データ、単一モダリティより高精度）
AIによる要点抽出
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