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眼窩コンピュータ断層撮影 による 深層学習に基づく医用画像セグメンテーションの応用
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Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography
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眼窩コンピュータ断層撮影 による 深層学習に基づく医用画像セグメンテーションの応用

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•

04:48 min

•

November 30, 2022

DOI:

10.3791/64500-v

DOI:
10.3791/64500-v

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04:48 min
November 30, 2022

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1College of Medicine,The Catholic University of Korea, 2Department of Ophthalmology,St. Vincent’s Hospital, 3Yeoncheon Public Medical Center, 4Department of Industrial and Data Engineering,Hongik University, 5Department of Ophthalmology,Uijeongbu St. Mary’s Hospital

Summary

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眼窩コンピュータ断層撮影(CT)画像のための物体セグメンテーションプロトコルが導入されました。教師あり学習のために、超解像を用いた軌道構造のグラウンドトゥルースラベリング手法、CT画像からの関心体積抽出法、軌道CT画像に対する2次元シーケンシャルU-Netを用いたマルチラベルセグメンテーションのモデル化手法について解説する。

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Chung, Y. W., Kang, D. G., Lee, Y. O., Cho, W. Application of Deep Learning-Based Medical Image Segmentation via Orbital Computed Tomography. J. Vis. Exp. (189), e64500, doi:10.3791/64500 (2022).

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