論文の概要: Open-Source Manually Annotated Vocal Tract Database for Automatic Segmentation from 3D MRI Using Deep Learning: Benchmarking 2D and 3D Convolutional and Transformer Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06229v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 00:19:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 20:43:58.225628
• Title: Open-Source Manually Annotated Vocal Tract Database for Automatic Segmentation from 3D MRI Using Deep Learning: Benchmarking 2D and 3D Convolutional and Transformer Networks
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いた3次元MRIの自動分割のためのオープンソースの手書き音声トラックデータベース:2次元・3次元畳み込み・変圧器ネットワークのベンチマーク
• Authors: Subin Erattakulangara, Karthika Kelat, Katie Burnham, Rachel Balbi, Sarah E. Gerard, David Meyer, Sajan Goud Lingala,
• Abstract要約: 手作業のセグメンテーションは時間集約的であり、エラーの影響を受けやすい。 本研究の目的は,3次元MRIによる声道自動分割のためのディープラーニングアルゴリズムの有効性を評価することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0177118388531323
• License:
• Abstract: Accurate segmentation of the vocal tract from magnetic resonance imaging (MRI) data is essential for various voice and speech applications. Manual segmentation is time intensive and susceptible to errors. This study aimed to evaluate the efficacy of deep learning algorithms for automatic vocal tract segmentation from 3D MRI.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)データから声道の正確なセグメンテーションは,様々な音声・音声応用に不可欠である。 手作業のセグメンテーションは時間集約的であり、エラーの影響を受けやすい。 本研究の目的は,3次元MRIによる声道自動分割のためのディープラーニングアルゴリズムの有効性を評価することである。

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