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HOD:あなたの医用画像分類器は、何を知らないかを知っていますか?(1/2)

1.HOD:あなたの医用画像分類器は、何を知らないかを知っていますか?(1/2)まとめ ・医療用画像分類人工知能の進歩は目覚ましいが珍しい症例を正確に分類するのは難しい ・「以前に見たことがない知らない状態」を検出することは分類外データ...
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MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(3/3)

1.MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(3/3)まとめ ・自己教師事前トレーニングは分布がシフトするデータセットに堅牢であった ・自己教師事前トレーニングはラベル効率が高く少ないラベルで性能向上可能 ・自己教師事...
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MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(2/3)

1.MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(2/3)まとめ ・SimCLRはデータ増強によってのみペアを構築するので医療用画像の特性を活用できない ・MICLeはマンモグラムの正面図と側面図など病理を複数視点から撮影し...
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MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(1/3)

1.MICLe:自己教師あり学習で医療用画像の分類精度を向上(1/3)まとめ ・医療画像分類にディープラーニングを適用することへの関心が高まっている ・しかし対照学習などの直近の画像分類タスクの進歩は十分に検討されていない ・医療画像...
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ディープラーニングを使用して胸部X線画像内の未知の異常を検出(2/2)

1.ディープラーニングを使用して胸部X線画像内の未知の異常を検出(2/2)まとめ ・固有の疾患を発見するモデルが利用可能であっても、異常検出モデルは有用 ・モデルが異常を特定するために焦点を合わせた領域は放射線科医の関心領域に近い ・...
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