Fugu-MT 論文翻訳(概要): Introduction to Medical Image Registration with DeepReg, Between Old and New

論文の概要: Introduction to Medical Image Registration with DeepReg, Between Old and New

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01924v2
Date: Mon, 7 Sep 2020 06:45:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-23 17:00:48.481233
Title: Introduction to Medical Image Registration with DeepReg, Between Old and New
Title（参考訳）: DeepRegを用いた医用画像登録入門 : 旧来から新来にかけて
Authors: N. Montana Brown, Y. Fu, S. U. Saeed, A. Casamitjana, Z. M. C. Baum, R. Delaunay, Q. Yang, A. Grimwood, Z. Min, E. Bonmati, T. Vercauteren, M. J. Clarkson, and Y. Hu
Abstract要約: このドキュメントは、オープンソースパッケージのDeepRegを使って、医用画像登録を開始するためのチュートリアルの概要である。医用画像登録の基本概念を考察し,従来の手法をディープラーニングを用いた新しい手法にリンクする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This document outlines a tutorial to get started with medical image registration using the open-source package DeepReg. The basic concepts of medical image registration are discussed, linking classical methods to newer methods using deep learning. Two iterative, classical algorithms using optimisation and one learning-based algorithm using deep learning are coded step-by-step using DeepReg utilities, all with real, open-accessible, medical data.
Abstract（参考訳）: このドキュメントは、オープンソースパッケージのDeepRegを使って、医用画像登録を開始するためのチュートリアルの概要である。医学的画像登録の基本概念を議論し,古典的手法と深層学習による新しい手法を結びつけた。最適化を用いた2つの反復的古典的アルゴリズムとディープラーニングを用いた1つの学習ベースのアルゴリズムは、DeepRegユーティリティを使用して段階的にコーディングされる。

関連論文リスト

A New Method in Facial Registration in Clinics Based on Structure Light Images [15.464410275570796]
神経外科では、情報と詳細を改善するための臨床画像と深度画像の融合が手術に有用である。既存の方法では,顔深度画像の登録が頻繁に無効であることが判明した。我々は,顔認識に使用可能なC++ライブラリであるdlibライブラリを使用し,構造光カメラとCT画像から顔のキーポイントを認識した。新たな手法は, 構造光画像とCT画像から低誤差で顔深度画像の登録に成功した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-23T08:10:09Z)
General Purpose Image Encoder DINOv2 for Medical Image Registration [11.148125068936434]
本稿では、画像特徴抽出のための汎用画像エンコーダDINOv2を活用する、トレーニング不要な変形可能な画像登録手法DINO-Regを提案する。我々の知る限り、医用画像登録における一般ビジョン基盤モデルの適用はこれが初めてである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-24T02:15:30Z)
Masked Autoencoders are Efficient Class Incremental Learners [64.90846899051164]
クラスインクリメンタルラーニング(CIL)は,過去の知識の破滅的な忘れを回避しつつ,新しいクラスを逐次学習することを目的としている。本稿では,CIL の学習に Masked Autoencoders (MAEs) を用いることを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-24T02:49:30Z)
Using Deep Image Prior to Assist Variational Selective Segmentation Deep Learning Algorithms [4.01751936611159]
変分法アルゴリズムは、解の滑らかさを強制するために、正規化項の形で前もって課せられる必要がある。近年、Deep Imageの先行研究で、モデル内の明示的な正規化は、ニューラルネットワークによってキャプチャされた暗黙的な正規化によって取り除かれ、置き換えられることが示されている。我々は、Deep Image Priorのアイデアをより伝統的な学習アルゴリズムに組み込むことを提案し、Deep Image Priorが提供する暗黙の正規化を利用できるが、将来的なイメージを予測できる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-01T19:31:55Z)
Deep Algorithm Unrolling for Biomedical Imaging [99.73317152134028]
本章では,アルゴリズムのアンロールによるバイオメディカル応用とブレークスルーについて概説する。我々はアルゴリズムのアンローリングの起源を辿り、反復アルゴリズムをディープネットワークにアンローリングする方法に関する包括的なチュートリアルを提供する。オープンな課題を議論し、今後の研究方向性を提案することで、この章を締めくくります。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-15T01:06:26Z)
A Meta-embedding-based Ensemble Approach for ICD Coding Prediction [64.42386426730695]
国際疾病分類 (icd) は、世界中で臨床コーディングに使われているデファクトコードである。これらのコードにより、医療提供者は償還を請求し、診断情報の効率的な保管と検索を容易にします。提案手法は,日常的な医学データと科学論文の外部知識を用いて,効果的に単語ベクトルを訓練することにより,神経モデルの性能を高める。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-26T17:49:58Z)
DeepReg: a deep learning toolkit for medical image registration [52.951385405990486]
DeepRegは、ディープラーニングを使った医療画像登録の研究と教育のためのコミュニティ支援のオープンソースツールキットである。 DeepRegは、ディープラーニングを使って医療画像の登録を支援するツールの必要性に応えて開発された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-04T23:39:02Z)
PyRetri: A PyTorch-based Library for Unsupervised Image Retrieval by Deep Convolutional Neural Networks [49.35908338404728]
PyRetriはディープラーニングベースの教師なし画像検索のためのオープンソースライブラリである。検索プロセスを複数のステージにカプセル化し、各ステージの様々な重要なメソッドをカバーする機能を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-02T10:17:18Z)
Improved Code Summarization via a Graph Neural Network [96.03715569092523]
一般に、ソースコード要約技術はソースコードを入力として使用し、自然言語記述を出力する。これらの要約を生成するために、ASTのデフォルト構造によくマッチするグラフベースのニューラルアーキテクチャを使用するアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-06T17:36:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。