92C55」カテゴリーアーカイブ

See Through the Fog: Curriculum Learning with Progressive Occlusion in Medical Imaging

要約 近年、ディープラーニング モデルは医療画像の読影に革命をもたらし、診断精度 … 続きを読む

カテゴリー: 68T05, 68T10, 92C55, cs.CV, cs.LG, I.5.1 | See Through the Fog: Curriculum Learning with Progressive Occlusion in Medical Imaging はコメントを受け付けていません

Automatic 3D Registration of Dental CBCT and Face Scan Data using 2D Projection images

要約 この論文では、歯科用コーンビームコンピュータ断層撮影法 (CBCT) と顔 … 続きを読む

カテゴリー: 15A04, 62F10, 92C55, cs.CV | Automatic 3D Registration of Dental CBCT and Face Scan Data using 2D Projection images はコメントを受け付けていません

The role of noise in denoising models for anomaly detection in medical images

要約 病理学的脳病変は、強度、テクスチャ、形状、サイズ、および位置に関して、脳画 … 続きを読む

カテゴリー: 68T99, 68U10, 92C55, cs.CV, eess.IV | The role of noise in denoising models for anomaly detection in medical images はコメントを受け付けていません

Facial Thermal and Blood Perfusion Patterns of Human Emotions: Proof-of-Concept

要約 この作業の目的は、サーモグラフィ画像と血液灌流アルゴリズムを使用して感情を … 続きを読む

カテゴリー: 68U10, 78A70 (Secondary), 80A21, 92C55, cs.CV, I.4.7 | Facial Thermal and Blood Perfusion Patterns of Human Emotions: Proof-of-Concept はコメントを受け付けていません

DoubleU-NetPlus: A Novel Attention and Context Guided Dual U-Net with Multi-Scale Residual Feature Fusion Network for Semantic Segmentation of Medical Images

要約 医用画像の関心領域を正確にセグメンテーションすることは、生命を脅かす疾患の … 続きを読む

カテゴリー: 92C55, cs.CV, eess.IV, I.4.6 | DoubleU-NetPlus: A Novel Attention and Context Guided Dual U-Net with Multi-Scale Residual Feature Fusion Network for Semantic Segmentation of Medical Images はコメントを受け付けていません

Morphology-preserving Autoregressive 3D Generative Modelling of the Brain

要約 人体の解剖学、形態学、および関連する疾患は、医療用画像データを用いて研究す … 続きを読む

カテゴリー: 92C55, cs.CV, cs.LG, eess.IV, J.3 | Morphology-preserving Autoregressive 3D Generative Modelling of the Brain はコメントを受け付けていません

Neural Network Learning of Chemical Bond Representations in Spectral Indices and Features

要約 この論文では、ネットワークのアーキテクチャをセンシングの物理学および存在す … 続きを読む

カテゴリー: 68T40, 92C47, 92C55, cs.CV, cs.LG, eess.IV, I.2.6, physics.ins-det | Neural Network Learning of Chemical Bond Representations in Spectral Indices and Features はコメントを受け付けていません