- 本研究は、SPECT/CT画像において自己教師あり深層学習とラジオミクスを統合することで良性と悪性の骨病変の診断精度を高め、従来の画像解釈に伴う主観性を低減することを目的とした。
骨病変のSPECT誘導自己教師あり学習（SPARC-Net）とCTラジオミクス融合による良性・悪性分類
AIによる要点抽出
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