Fugu-MT 論文翻訳(概要): Assessing unconstrained surgical cuttings in VR using CNNs

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Intraoperative Registration by Cross-Modal Inverse Neural Rendering [61.687068931599846]
クロスモーダル逆ニューラルレンダリングによる神経外科手術における術中3D/2Dレジストレーションのための新しいアプローチを提案する。本手法では,暗黙の神経表現を2つの構成要素に分離し,術前および術中における解剖学的構造について検討した。臨床症例の振り返りデータを用いて本法の有効性を検証し,現在の登録基準を満たした状態での最先端の検査成績を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-18T13:40:59Z)
Brain Tumor Detection using Convolutional Neural Networks with Skip Connections [3.043665249713003]
我々は磁気共鳴イメージング(MRI)技術を用いて脳腫瘍を良性および悪性のタイプに分類・分類するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の異なるアーキテクチャを提案する。ネットワークの拡張や深化,スキップ接続の追加といった,CNNアーキテクチャの最適化手法を適用し,ネットワークの精度を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-14T17:52:15Z)
Defect Classification in Additive Manufacturing Using CNN-Based Vision Processing [76.72662577101988]
本稿では、まず、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、画像データセットの欠陥をAMから第2に正確に分類し、発達した分類モデルにアクティブラーニング技術を適用する。これにより、トレーニングデータやトレーニングデータの生成に必要なデータのサイズを削減できる、ヒューマン・イン・ザ・ループ機構の構築が可能になる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-14T14:36:58Z)
Patch-CNN: Training data-efficient deep learning for high-fidelity diffusion tensor estimation from minimal diffusion protocols [3.0416974614291226]
6方向拡散重み付き画像(DWI)のみからの拡散テンソル(DT)推定のための新しい手法であるPatch-CNNを提案する。イメージワイドFCNと比較すると、最小限のカーネルはトレーニングデータ要求を大幅に削減する。改良された繊維配向推定は、改良されたトラクトグラムを生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-03T20:39:48Z)
Transferability of coVariance Neural Networks and Application to Interpretable Brain Age Prediction using Anatomical Features [119.45320143101381]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)は、トポロジー駆動のグラフ畳み込み演算を利用して、推論タスクのためにグラフをまたいだ情報を結合する。我々は、共分散行列をグラフとして、共分散ニューラルネットワーク(VNN)の形でGCNを研究した。 VNNは、GCNからスケールフリーなデータ処理アーキテクチャを継承し、ここでは、共分散行列が極限オブジェクトに収束するデータセットに対して、VNNが性能の転送可能性を示すことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-02T22:15:54Z)
Predicting Brain Age using Transferable coVariance Neural Networks [119.45320143101381]
我々は最近,サンプル共分散行列で動作する共分散ニューラルネットワーク(VNN)について検討した。本稿では,大脳皮質厚みデータを用いた脳年齢推定におけるVNNの有用性を示す。以上の結果から、VNNは脳年齢推定のためのマルチスケールおよびマルチサイト転送性を示すことが明らかとなった。アルツハイマー病(AD)の脳年齢の文脈では,健常者に対してVNNを用いて予測される脳年齢がADに対して有意に上昇していることから,VNNの出力は解釈可能であることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2022-10-28T18:58:34Z)
Abstractive summarization of hospitalisation histories with transformer networks [68.96380145211093]
本稿では,患者の入院履歴を抽象的に要約する新しいアプローチを提案する。我々は、Longformerニューラルネットワークをエンコーダとして、BERTをデコーダとして、エンコーダデコーダフレームワークを適用した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-05T13:38:39Z)
End-to-End Blind Quality Assessment for Laparoscopic Videos using Neural Networks [9.481148895837812]
本稿では、歪み分類と品質予測のためのニューラルネットワークに基づくアプローチを提案する。アーキテクチャ全体(ResNetモデルとFCNNモデル)をトレーニングするために,トランスファーラーニングとエンドツーエンドラーニングアプローチについて検討した。新しい腹腔鏡画像品質データベースを用いて実験を行い,提案手法の有効性を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-09T15:29:02Z)
Self-Supervised Learning for Segmentation [3.8026993716513933]
腎臓の解剖学的非対称性は、自己教師付き学習による腎臓分画の効果的なプロキシタスクを定義するために利用される。 siamese convolutional neural network (cnn)は、与えられた1対の腎臓切片をctボリュームから同一または異なる側面の腎臓に分類するために使用される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-14T04:28:47Z)
Explaining Deep Neural Networks using Unsupervised Clustering [12.639074798397619]
本稿では、教師なしクラスタリングを用いて、訓練された深層ニューラルネットワーク(DNN)を代理モデルに蒸留することで、新しい説明法を提案する。提案手法はDNNアーキテクチャの任意のレイヤに柔軟に適用可能であり,低レベルかつ高レベルな情報を組み込むことができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-15T04:49:43Z)
Curriculum By Smoothing [52.08553521577014]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像分類、検出、セグメンテーションなどのコンピュータビジョンタスクにおいて顕著な性能を示している。アンチエイリアスフィルタやローパスフィルタを用いてCNNの機能埋め込みを円滑化するエレガントなカリキュラムベースのスキームを提案する。トレーニング中に特徴マップ内の情報量が増加するにつれて、ネットワークはデータのより優れた表現を徐々に学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-03T07:27:44Z)

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