- 医用画像分類は、医用画像解析の基本的かつ重要な課題である。既存の研究は、コンピュータビジョン分野から派生したネットワークを利用して、医用画像の分類性能向上を試みる。しかし、病変の広がりやサイズの変動から、単一スケールの特徴抽出では分類が困難である。そこで、マルチスケール学習パラダイム「MUSCLE」が提案される。
証拠的ニューラルネットワークを用いたマルチスケール学習による病変検出のための医用画像分類精度の向上
AIによる要点抽出
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