- 医用画像解析法は、展開後に予期しない画像の劣化やノイズに直面することが多い。これらの未知のコバリエートシフトは、「きれいな」画像で訓練された深層学習ベースの手法にとって大きな課題である。この問題を解決するために、LaDiNEという新しいアンサンブル学習法を提案する。ビジョントランスフォーマーと拡散モデルを組み合わせ、信頼性を向上させる。
LaDiNEによる結核とメラノーマの頑健な分類、ノイズが多い医療画像における精度と信頼性の向上
AIによる要点抽出
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