- 多モダリティMRIからの正確な脳腫瘍セグメンテーションは診断・治療計画上重要であるが、モダリティ固有のノイズ、意味的一貫性の欠如、およびモデル不確実性により情報統合が困難であるため、本研究ではこれらを解決するDisentangled Fusion Network（DFuse-Net）を提案する。
多モーダル脳腫瘍セグメンテーション用DFuse-Netによる特徴分離融合と不確実性考慮学習
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