- 腹部CTにおける臓器の精密なセグメンテーションは診断・放射線治療計画・経過観察に重要であるが、完全教師あり学習はボクセルレベルの密なアノテーションを必要とし、多臓器ではラベル付けの時間的・コスト的負担が大きいことから、本研究では各ボリュームで一部の臓器クラスのみが注釈された部分ラベルデータを用いる多臓器セグメンテーション手法PL-Segを提案する。
腹部臓器CTセグメンテーションにおける部分ラベル対応PL-Segの精度・効率向上
AIによる要点抽出
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