- この研究は、多施設を対象にしたもので、深層学習（DL）を用いた機能的画像解析の手法を検討している。684名のデータベースを用い、トレーニング（845例）、チューニング（281例）、テスト（116例）のセットを含む。左心室（LV）と左心房（LA）のセグメンテーションに2Dおよび3D-ResUnetを用いた。
心臓MRIにおける左心室および心房ひずみ測定精度を向上させるディープラーニングとフィーチャートラッキングの統合
AIによる要点抽出
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