q-bio.TO」カテゴリーアーカイブ

Cinepro: Robust Training of Foundation Models for Cancer Detection in Prostate Ultrasound Cineloops

要約 深層学習 (DL) モデルを使用した前立腺がん (PCa) 検出は、生検中 … 続きを読む

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Reusable specimen-level inference in computational pathology

要約 計算病理学の基礎モデルは、標本レベルのタスクに大きな可能性を示しており、研 … 続きを読む

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A Novel Automatic Real-time Motion Tracking Method for Magnetic Resonance Imaging-guided Radiotherapy: Leveraging the Enhanced Tracking-Learning-Detection Framework with Automatic Segmentation

要約 背景と目的: MRI 誘導放射線治療 (MRIgRT) における正確な動作 … 続きを読む

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Image segmentation of treated and untreated tumor spheroids by Fully Convolutional Networks

要約 多細胞腫瘍スフェロイド (MCTS) は、併用放射線 (化学) 療法の影響 … 続きを読む

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VascX Models: Model Ensembles for Retinal Vascular Analysis from Color Fundus Images

要約 カラー眼底画像(CFI)から網膜血管系を解析するための包括的なモデル群であ … 続きを読む

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Open-Source Periorbital Segmentation Dataset for Ophthalmic Applications

要約 深層学習を使用した眼窩周囲のセグメンテーションと距離予測により、病状、治療 … 続きを読む

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Clinical Validation of a Real-Time Machine Learning-based System for the Detection of Acute Myeloid Leukemia by Flow Cytometry

要約 フローサイトメトリーの機械学習 (ML) モデルには、エラー率を削減し、再 … 続きを読む

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Celcomen: spatial causal disentanglement for single-cell and tissue perturbation modeling

要約 セルコメンは、数学的因果関係のフレームワークを利用して、生成グラフ ニュー … 続きを読む

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Distilling High Diagnostic Value Patches for Whole Slide Image Classification Using Attention Mechanism

要約 マルチ インスタンス学習 (MIL) は、ピクセル レベルの手動注釈をラベ … 続きを読む

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TriDeNT: Triple Deep Network Training for Privileged Knowledge Distillation in Histopathology

要約 計算病理学モデルでは、推論に利用できないデータを利用することはほとんどあり … 続きを読む

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