Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Transfer Convolutional Neural Network and Extreme Learning Machine for Lung Nodule Diagnosis on CT images

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Diffusion-based Generative Image Outpainting for Recovery of FOV-Truncated CT Images [10.350643783811174]
truncated chest CT のフィールド・オブ・ビュー (FOV) 回復は, 正確な体組成解析に不可欠である。生成画像のアウトペイントを用いて, 切り抜きCTスライスを復元する手法を提案する。我々のモデルは,87%の少ないデータでトレーニングされているにもかかわらず,切り離された解剖学を確実に回復し,過去の最先端を上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-07T09:15:29Z)
Deep learning network to correct axial and coronal eye motion in 3D OCT retinal imaging [65.47834983591957]
深層学習に基づくニューラルネットワークを用いて,OCTの軸運動とコロナ運動のアーチファクトを1つのスキャンで補正する。実験結果から, 提案手法は動作アーチファクトを効果的に補正し, 誤差が他の方法よりも小さいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-27T03:55:19Z)
Weakly-supervised Biomechanically-constrained CT/MRI Registration of the Spine [72.85011943179894]
本稿では,各脊椎の剛性と容積を保存し,登録精度を最大化しながら,弱教師付き深層学習フレームワークを提案する。また,CTにおける椎体自動分節化はMRIと対比してより正確な結果をもたらすため,CTラベルマップのみに依存するよう,これらの損失を特に設計する。以上の結果から, 解剖学的認識による損失の増大は, 精度を維持しつつも, 推測変換の妥当性を高めることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-16T10:59:55Z)
Total-Body Low-Dose CT Image Denoising using Prior Knowledge Transfer Technique with Contrastive Regularization Mechanism [4.998352078907441]
放射線線量が少ないと、ノイズやアーティファクトが増加し、臨床診断に大きな影響を及ぼす可能性がある。高品質な全身低線量CT(LDCT)画像を得るため,従来の深層学習に基づく研究は様々なネットワークアーキテクチャを導入している。本稿では,NDCT画像から抽出した知識を活用する,新しいタスク内知識伝達手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-01T06:46:38Z)
CNN Filter Learning from Drawn Markers for the Detection of Suggestive Signs of COVID-19 in CT Images [58.720142291102135]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のフィルタを推定するために,大規模な注釈付きデータセットやバックプロパゲーションを必要としない手法を提案する。少数のCT画像に対して、ユーザは、代表的な正常領域と異常領域にマーカーを描画する。本発明の方法は、カーネルがマークされたものに似た拡張領域に特有な一連の畳み込み層からなる特徴抽出器を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-16T15:03:42Z)
CT-SGAN: Computed Tomography Synthesis GAN [4.765541373485143]
胸部CTスキャンの小さなデータセットを用いて,大規模な3次元合成CTスキャンボリュームを生成するCT-SGANモデルを提案する。その結果,CT-SGANは大量の合成データに基づいて結節を事前訓練することにより,肺検出精度を著しく向上させることができることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-14T22:20:40Z)
Image Synthesis for Data Augmentation in Medical CT using Deep Reinforcement Learning [31.677682150726383]
本手法は, 新規かつ解剖学的に高精度な高解像度CT画像の大量かつ多種多様な生成に有効であることを示す。私たちのアプローチは、多くの研究者が利用可能な画像データの少ない量を考えると望ましい小さな画像データセットでも機能するように特別に設計されています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-18T19:47:11Z)
Fibrosis-Net: A Tailored Deep Convolutional Neural Network Design for Prediction of Pulmonary Fibrosis Progression from Chest CT Images [59.622239796473885]
肺線維症は、回復不能な肺組織スカーリングおよび損傷を引き起こす慢性肺疾患であり、肺容量の進行的減少と既知の治療法がない。胸部CT画像からの肺線維化進展の予測に適した深部畳み込みニューラルネットワークであるFibrosis-Netを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-06T02:16:41Z)
Esophageal Tumor Segmentation in CT Images using Dilated Dense Attention Unet (DDAUnet) [3.0929226049096217]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた食道癌全自動切除法を提案する。提案するネットワークはDilated Dense Attention Unet (DDAUnet) と呼ばれ、各密ブロックにおける空間的およびチャネル的注意力を活用して、決定的特徴写像と領域に選択的に集中する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-06T11:42:52Z)
M3Lung-Sys: A Deep Learning System for Multi-Class Lung Pneumonia Screening from CT Imaging [85.00066186644466]
マルチタスク型マルチスライス深層学習システム(M3Lung-Sys)を提案する。 COVID-19とHealthy, H1N1, CAPとの鑑別に加えて, M3 Lung-Sysも関連病変の部位を特定できる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-07T06:22:24Z)
COVIDNet-CT: A Tailored Deep Convolutional Neural Network Design for Detection of COVID-19 Cases from Chest CT Images [75.74756992992147]
我々は、胸部CT画像からCOVID-19の症例を検出するのに適した、深層畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャであるCOVIDNet-CTを紹介した。また,中国生体情報センターが収集したCT画像データから得られたベンチマークCT画像データセットであるCOVIDx-CTも紹介した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-08T15:49:55Z)

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