- 本研究は、希少疾患である骨肉腫の検出において、従来の単一分類注釈法と新しい三分類注釈法（intramedullary、cortical、およびextramedullaryの各腫瘍成分を個別にラベル付けしたもの）の性能を比較した。両モデルは468枚の骨肉腫X線画像と378枚の正常画像を用いて開発され、U-Netベースのアーキテクチャを使用した。
三分類アノテーションが放射線画像における骨肉腫のAI検出の感度と特異度を向上させる
AIによる要点抽出
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