論文の概要: Convolutional neural networks for medical image segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09562v1
• Date: Thu, 17 Nov 2022 14:32:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-11-18 15:33:48.034095
• Title: Convolutional neural networks for medical image segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像分割のための畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Jeroen Bertels, David Robben, Robin Lemmens, Dirk Vandermeulen
• Abstract要約: 我々は、医療画像のセグメンテーションに焦点をあてて、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の本質的な側面について考察する。 まず,CNNアーキテクチャについて考察し,データの空間的起源,ボクセル的分類,受容場について考察する。 第二に、入出力ペアのサンプリングについて考察し、ボクセルの分類、パッチサイズ、受容場との相互作用を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.692460499366963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this article, we look into some essential aspects of convolutional neural networks (CNNs) with the focus on medical image segmentation. First, we discuss the CNN architecture, thereby highlighting the spatial origin of the data, voxel-wise classification and the receptive field. Second, we discuss the sampling of input-output pairs, thereby highlighting the interaction between voxel-wise classification, patch size and the receptive field. Finally, we give a historical overview of crucial changes to CNN architectures for classification and segmentation, giving insights in the relation between three pivotal CNN architectures: FCN, U-Net and DeepMedic.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,医療画像のセグメンテーションに焦点をあて,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の本質的な側面について考察する。 まず,CNNアーキテクチャについて考察し,データの空間的起源,ボクセル的分類,受容場について考察する。 次に,入力出力対のサンプリングについて検討し,voxel-wise分類,パッチサイズ,受容野間の相互作用を強調する。 最後に,分類とセグメンテーションにおけるCNNアーキテクチャの重要な変更点について,FCN,U-Net,DeepMedicの3つの重要なCNNアーキテクチャの関係について考察する。

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