Deep generative abnormal lesion emphasization validated by nine radiologists and 1000 chest X-rays with lung nodules
A general-purpose method of emphasizing abnormal lesions in chest radiographs, named
EGGPALE (Extrapolative, Generative and General-Purpose Abnormal Lesion Emphasizer) …
EGGPALE (Extrapolative, Generative and General-Purpose Abnormal Lesion Emphasizer) …
生成型深層モデルと教師なし異常検知手法の医学応用
花岡昇平 - Medical Imaging Technology, 2021 - jstage.jst.go.jp
抄録 医用画像処理において, 教師なし異常検知は重要なタスクである. 一方, 生成型深層モデルと
教師なし異常検知との間には深い関係がある. 本稿ではまず生成型モデルについて概説し …
教師なし異常検知との間には深い関係がある. 本稿ではまず生成型モデルについて概説し …
深層生成モデルによる医用画像処理の最新動向
柴田寿一 - 医用画像情報学会雑誌, 2021 - jstage.jst.go.jp
抄録 The flow-based deep generative (FDG) models can explicitly estimate logarithm
likelihood of any image. Moreover, the FDG models can generate fictional but realistic …
likelihood of any image. Moreover, the FDG models can generate fictional but realistic …