Fugu-MT 論文翻訳(概要): Application of Deep Learning Methods to Processing of Noisy Medical Video Data

論文の概要: Application of Deep Learning Methods to Processing of Noisy Medical Video Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10319v1
Date: Tue, 16 Apr 2024 06:59:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-17 17:52:48.245040
Title: Application of Deep Learning Methods to Processing of Noisy Medical Video Data
Title（参考訳）: ノイズの多い医用ビデオデータの処理への深層学習法の応用
Authors: Danil Afonchikov, Elena Kornaeva, Irina Makovik, Alexey Kornaev,
Abstract要約: カリキュラム学習と多視点予測技術を用いて,学習と意思決定のプロセスを修正した。この問題を解決するために,カリキュラム学習と多視点予測技術を用いて,学習と意思決定のプロセスを変更した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Cells count become a challenging problem when the cells move in a continuous stream, and their boundaries are difficult for visual detection. To resolve this problem we modified the training and decision making processes using curriculum learning and multi-view predictions techniques, respectively.
Abstract（参考訳）: セルが連続的な流れを移動すると、セルのカウントは難しい問題となり、その境界線は視覚的検出には困難である。この問題を解決するために,カリキュラム学習と多視点予測技術を用いて,学習と意思決定のプロセスを変更した。

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