- COPD患者における一秒量の予測値百分率（%FEV1）を医用画像ベースの深層学習で予測し、二次元（2D）と三次元（3D）の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の性能を比較することを目的とした。
慢性閉塞性肺疾患におけるCTベースの3D対2D CNNモデルの%FEV1予測性能
AIによる要点抽出
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